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J-GLOBAL ID：201802290516349157   整理番号：18A1304544

深層学習による地上テクスチャ分類【JST・京大機械翻訳】

Ground texture classification with deep learning

著者 (1件)： Ozuysal Mustafa (Bilgisayar Muehendisligi Boeluemue, Izmir Yueksek Teknoloji Enstituesue)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： SIU  ページ： 1-4  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： 本研究において,筆者らは,地上テクスチャ分類目的のために,ImageNetデータセットに関して得られた様々な深いニューラルネットワークアーキテクチャに関する転送学習の利用を調査した。7つの異なる地域から収集した新しい地上テクスチャデータセットを紹介した。著者らは,深いニューラルネットワークの最終層を再訓練するか,またはこのデータセット上の層の完全集合を可能にした。結果は,非常に小さい画像を用いた場合でも,地上テクスチャを識別することが可能であることを示した。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： ニューラルネットワーク ,  *学習 ,  画像
準シソーラス用語： *質感 ,  ニューラルネットワークアーキテクチャ ,  *テクスチャー分類 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (3件)： 深層学習 ,  地上 ,  テクスチャ分類