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J-GLOBAL ID：201802243926523402   整理番号：18A1394897

植物病害認識のための深層学習の使用に影響する要因【JST・京大機械翻訳】

Factors influencing the use of deep learning for plant disease recognition

著者 (1件)： Barbedo Jayme G.A. (Embrapa Agricultural Informatics, Av. Andre Tosello, 209, C.P. 6041, Campinas, SP 13083-886, Brazil)
資料名： Biosystems Engineering  (Biosystems Engineering)
巻： 172  ページ： 84-91  発行年： 2018年 
JST資料番号： E0030A  ISSN： 1537-5110  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 深い学習は画像分類のための最も重要なツールの1つになっている。この技術は現在,植物病害分類と認識の作業に適用され始めている。このアプローチを用いて得られた正の結果は,それぞれの実験においてほとんど考慮されていないいくつかの問題を隠している。本論文は,植物病理学に適用される深いニューラルネットの設計と有効性に影響を及ぼす主な要因に関する研究を提示する。利点と欠点が強調されている主題の徹底的な分析は,主題に関するより現実的な結論に導くべきである。テキストを通して使用される議論は,文献に見られる研究と,実際に見出される多くの条件を反映し再現するために注意深く構築された画像データベースを用いて行われた実験に基づいて構築される。このデータベースは,ほぼ50,000の画像を含み,学術的目的のために自由に利用できるようになっている。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ニューラルネットワーク ,  *学習 ,  データベース ,  *植物病害 ,  画像 ,  画像データベース ,  画像処理
準シソーラス用語： テキスト ,  植物病理学 ,  画像分類 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 画像処理 ,  ディープニューラルネット ,  伝達学習 ,  画像データベース ,  疾患分類

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 植物病害 ,  深層学習 ,  要因