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J-GLOBAL ID：202002229826856183   整理番号：20A2780593

深層学習によるカキ果実画像からの早期軟化予測モデル

Image diagnosis of rapid softening in perssimon fruit with deep learning

著者 (9件)： 鈴木茉莉亜 (岡山大) ,  増田佳苗 (岡山大 大学院) ,  竹下孔喜 (九大 大学院) ,  朝隈英昭 (福岡農林総試) ,  鈴木哲也 (岐阜農枝セ) ,  杉浦真由 (岐阜農枝セ) ,  新川猛 (岐阜農枝セ) ,  内田誠一 (九大 大学院) ,  赤木剛士 (岡山大 大学院)
資料名： 育種学研究  (Breeding Research)
巻： 22  号： 別冊2  ページ： 123  発行年： 2020年10月10日 
JST資料番号： L3581A  ISSN： 1344-7629  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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】作物には熟練者にのみ判断可能な「兆候」のような形質が存在する.これらの判断は画一的要素を判定材料とせず,長年の経験や統合的観察による「暗黙知」を必要とするが,近年,深層学習技術の進歩によって暗黙知の再現が可能となっている.本発表では...【本文一部表示】

シソーラス用語： *カキ ,  *果実【器官】 ,  *軟化 ,  *機械学習 ,  *画像処理 ,  予測モデル ,  逆伝搬法 ,  回帰分析 ,  クラスタ分析
準シソーラス用語： 暗黙知 ,  熟練 ,  *深層学習

分類 (3件)： 果樹  (FC03042G) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 深層学習 ,  カキ ,  果実 ,  早期 ,  軟化 ,  予測モデル