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J-GLOBAL ID:201702238315437616   整理番号:17A0144133

畳込みニューラルネットワークを介した花の分類【Powered by NICT】

Flower classification via convolutional neural network
著者 (5件):
資料名:
巻: 2016  号: FSPMA  ページ: 110-116  発行年: 2016年 
JST資料番号: W2441A  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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本論文では,自然な花分類の問題を取り上げて論じた。非剛体変形,照明変化,およびクラス間類似性のために挑戦的な課題である。79カテゴリーと広いにおける花画像の大規模データセットを構築し,この問題を解決するために畳込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく新しいフレームワークを提案した。手作りの視覚特徴を用いた他の方法と異なり,この方法は,花の分類のための優れた特徴を自動的に学習する畳込みニューラルネットワークを利用した。ニューラルネットワークは小さい受容野を採用したが,そのうちのいくつかは,最大プーリング層が続く五畳込み層,および最終79方法ソフトマックス三完全結合層から構成されている。本方法は挑戦的な花データセット上で76.54%の分類精度を達成した。さらに,オックスフォード102花データセット上で提案アルゴリズムのテストを行った。以前の既知の方法よりも優れており,84.02%の分類精度を達成した。良く知られたデータセットと著者ら自身のデータセット上での実験結果は,この方法が花の分類で非常に有効であることを実証した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
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パターン認識  ,  ニューロコンピュータ 
タイトルに関連する用語 (3件):
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