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J-GLOBAL ID：201902266321831484   整理番号：19A2477196

深層学習によるカキ果実における生理障害の画像診断および判断要因の可視化

著者 (9件)： 赤木剛士 (京大 大学院農学研究科) ,  赤木剛士 (JST-さきがけ) ,  黒木陵平 (九大 大学院) ,  大西信徳 (京大 フィールド研) ,  鈴木哲也 (岐阜農技セ) ,  新川猛 (岐阜農技セ) ,  田尾龍太郎 (京大 大学院農学研究科) ,  内田誠一 (九大 大学院) ,  伊勢武史 (京大 フィールド研)
資料名： 園芸学研究 別冊  (園芸学会秋季大会研究発表)
巻： 18  号： 1  ページ： 96  発行年： 2019年03月23日 
JST資料番号： L1825B  ISSN： 1881-8307  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)

本文一部表示： 【目的】作物には画一的要素を判定材料としない,例えば「嗜好性」のような評価基準や,熟練者にのみ判断可能な「兆候」のような形質が多く存在している.これらの判断は長年の経験や統合的観察による揺らぎを考慮した「暗黙知」を必要とするものであるが,近...【本文一部表示】

シソーラス用語： *カキ ,  生物分類 ,  *画像診断 ,  *機械学習 ,  果実【器官】 ,  可視化 ,  岐阜県 ,  学習モデル ,  障害 ,  選別 ,  植物病害 ,  ニューラルネットワーク ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 生理障害 ,  選果 ,  深層学習 ,  ニューラルネットワークモデル ,  逆伝搬アルゴリズム

分類 (2件)： 果樹  (FC03042G) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： 深層学習 ,  カキ ,  果実 ,  生理障害 ,  画像診断 ,  要因 ,  可視化