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J-GLOBAL ID：201802246648132582   整理番号：18A1149796

増強アプローチとしてCNNとGANSを用いた植物病害検出【JST・京大機械翻訳】

Plant disease detection using CNNs and GANs as an augmentative approach

著者 (4件)： Gandhi Rutu (Pune Institute of Computer Technology, Pune, India) ,  Nimbalkar Shubham (Pune Institute of Computer Technology, Pune, India) ,  Yelamanchili Nandita (Pune Institute of Computer Technology, Pune, India) ,  Ponkshe Surabhi (Pune Institute of Computer Technology, Pune, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICIRD  ページ： 1-5  発行年： 2018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： 世界の作物収量のほぼ40%は病気と害虫の蔓延に失われている。2012年の調査によると,Maharashtraは農民自殺の最も高い比率を持ち,これに対する主要な理由の1つは作物の失敗である。本論文は,植物病害の同定のための画像ベース分類システムを提示した。既存のデータセットはいくつかの国にわたって焦点を絞っているので,インドに対しては,特にインドにおいては,地方のデータセットを確立する必要があり,インドの農民に利用される必要がある。それは,利用可能な局所画像の限られた数を増加させるために,一般的な付加的ネットワーク(Gans)を使用する。分類は,スマートフォンappに展開された畳込みニューラルネットワーク(CNN)モデルによって行われる。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： スマートフォン ,  画像 ,  農民 ,  ネットワーク ,  自殺 ,  農作物 ,  *植物病害 ,  インド ,  害虫 ,  作物収量

分類 (5件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  作物栽培一般  (FC03010R) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  トウモロコシ  (FC03034D) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (3件)： 増強 ,  CNN ,  植物病害