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J-GLOBAL ID：201702262182399616   整理番号：17A0448303

転移学習パラメータの最適化による深部ニューラルネットワークを用いたプラント同定【Powered by NICT】

Plant identification using deep neural networks via optimization of transfer learning parameters

著者 (3件)： Mehdipour Ghazi Mostafa (Faculty of Engineering and Natural Sciences, Sabanci University, Istanbul, Turkey) ,  Yanikoglu Berrin (Faculty of Engineering and Natural Sciences, Sabanci University, Istanbul, Turkey) ,  Aptoula Erchan (Institute of Information Technologies, Gebze Technical University, Kocaeli, Turkey)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 235  ページ： 228-235  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 深い畳込みニューラルネットワークを用いる写真で捕獲された植物種を同定し,これらのネットワークの性能に影響する種々の因子を評価した。三つの強力で一般的な深い学習アーキテクチャ,すなわちGoogLeNet,AlexNet,VGGNet,をこの目的のために使用されている。転移学習は,予め訓練されたモデルを細かく調整するために用い,LifeCLEF2015の植物タスクデータセットを使用することである。過剰適合の機会を減少させるために,データ増強技術は,回転,平行移動,反射およびスケーリングのような画像変換に基づいて適用した。さらに,ネットワークのパラメータを調整し,異なる分類器は,全体性能を改善するために融合した。最良の組合せシステムは,検証集合上で80%の全体的な精度と公式試験セットに対する全体的な逆ランクスコア0.752を達成した。LifeCLEF2015プラント同定キャンペーンの結果に対する著者らの結果の比較は,全ての範疇で上位三競争参加者を,15%ポイントによるトップシステム全体の検証精度と0.1により設定された試験上での全体的な逆ランクスコアを改善したことを示した。システムは最近PlantCLEF2016に非常に近い第二位を得た。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  *ネットワーク ,  画像変換 ,  *プラント ,  *学習 ,  *最適化 ,  畳込み ,  計算機アーキテクチャ ,  *深部
準シソーラス用語： 平行移動 ,  *転移学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  深い学習 ,  植物同定 ,  転移学習 ,  逆ランクスコア

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 転移学習 ,  パラメータ ,  最適化 ,  深部ニューラルネットワーク ,  プラント ,  同定