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J-GLOBAL ID：201702240362737852   整理番号：17A1352090

画像データに及ぼす煙検出のための最新の畳込みニューラルネットワークの比較研究【Powered by NICT】

Comparative study of modern convolutional neural networks for smoke detection on image data

著者 (3件)： Filonenko Alexander (Graduate School of Electrical Engineering, University of Ulsan, Republic of Korea) ,  Kurnianggoro Laksono (Graduate School of Electrical Engineering, University of Ulsan, Republic of Korea) ,  Jo Kang-Hyun (Graduate School of Electrical Engineering, University of Ulsan, Republic of Korea)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： HSI  ページ： 64-68  発行年： 2017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)

抄録/ポイント： 画像データに及ぼす煙検出タスクのための現代の畳込みニューラルネットワーク(CNN)を評価した。試験したネットワークはAlexNet,開始V3,開始V4,ResNet,VGG,Xceptionである。全て巨大ImageNetデータセット上で高い性能を示したが,このようなCNNを使用する可能性は可能なシナリオと利用可能な小さいデータセットの高い多様性による煙検出の非常に特定のタスクをチェックする必要がある。実験の結果は,高齢ネットワークを利用したときの学習データセットにおけるサンプルは十分にシナリオをカバーしたとき,開始ベースネットワークは高い性能に達するが,精度が劇的に低下することを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *畳込み ,  *ニューラルネットワーク ,  *ネットワーク
準シソーラス用語： 学習データ ,  *画像データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (3件)： 煙検出 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  研究