文献

J-GLOBAL ID：201902224950139533   整理番号：19A2873029

アンカーボックス推定によるR-FCNを用いた自然情景下の昆虫認識【JST・京大機械翻訳】

Insect Recognition Under Natural Scenes Using R-FCN with Anchor Boxes Estimation

著者 (8件)： Pang Hong-Wei (National Laboratory of Pattern Recognition, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Pang Hong-Wei (University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Yang Peipei (National Laboratory of Pattern Recognition, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Yang Peipei (University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Chen Xiaolin (Key Laboratory of Zoological Systematics and Evolution, Institute of Zoology, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Wang Yong (Key Laboratory of Zoological Systematics and Evolution, Institute of Zoology, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Liu Cheng-Lin (National Laboratory of Pattern Recognition, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Liu Cheng-Lin (University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 11901  ページ： 689-701  発行年： 2019年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 昆虫種認識は,動物学と農業におけるコンピュータビジョンの重要な応用である。既存の方法のほとんどは,手による特徴と従来の分類装置に頼っている。それは,通常,不十分な精度を与えて,わずかに取られたフルサイズの画像に適用するだけである。本論文では,画像が複雑な背景を持つ野生で撮影されるより挑戦的な事例に焦点を当て,それを扱うために深い学習ベースの検出モデルを用いることを提案した。それは,複雑な背景から干渉を除去するために,マルチクラスオブジェクト検出を利用し,一方,認識性能を著しく向上させるために,深い学習の利点を利用した。いくつかの一般的検出法を評価した後,R-FCNをベースモデルとして選択した。その性能をさらに改善するために,あらかじめ定義されたものを用いる代わりにアンカーボックスの推定のためのクラスタリングアルゴリズムを導入した。野生で収集された昆虫画像のデータセットに関する実験結果は,精度と速度の両方を改善することにおいて,著者らの提案方法の有効性を証明した。Copyright 2019 Springer Nature Switzerland AG Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 分類装置 ,  コンピュータビジョン ,  検出法 ,  学習 ,  有効性 ,  農業 ,  *昆虫類 ,  動物学
準シソーラス用語： クラスタリングアルゴリズム ,  物体検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： マルチクラスオブジェクト検出 ,  R-FCN ,  深層学習 ,  昆虫認識 ,  自然情景

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 (5件)： アンカー ,  ボックス ,  推定 ,  情景 ,  昆虫