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J-GLOBAL ID:202302247979467156   整理番号:23A0803997

深層学習を用いたイネバイオマス推定モデルの構築および撮影時刻と欠株に対する頑健性

Construction of deep learning-based estimation model for rice biomass and its robustness to shooting time and lack of hills
著者 (9件):
資料名:
巻: 254th  ページ: 117  発行年: 2022年09月27日 
JST資料番号: L1755A  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 短報  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
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【背景および目的】刈り取りによるバイオマスの測定には多大な労力を要する.昨年度演者らは深層学習を用いて,隣接2株を撮影した可視画像からイネバイオマスを推定するモデルを構築し,これは多様な草型に対して高い頑健性を示した(中嶌ら,2021).本...【本文一部表示】
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分類 (1件):
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植物学研究法 

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