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J-GLOBAL ID：201902261876081482   整理番号：19A1541797

自動画像ベースの廃棄物分類【JST・京大機械翻訳】

Automatic Image-Based Waste Classification

著者 (4件)： Ruiz Victoria (ETSII - URJC, Mostoles, Madrid, Spain) ,  Sanchez Angel (ETSII - URJC, Mostoles, Madrid, Spain) ,  Velez Jose F. (ETSII - URJC, Mostoles, Madrid, Spain) ,  Raducanu Bogdan (CVC - UAB, Cerdanyola, Barcelona, Spain)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 11487  ページ： 422-431  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： 大都市環境における固形廃棄物の管理は,市民と企業により毎日発生する廃棄物の量の増加により複雑な問題になっている。現在のコンピュータビジョンと深い学習技術は,更なるリサイクル作業のための廃棄物タイプの自動検出と分類を助けることができる。本研究では,TrashNetデータセットを用いて,ごみタイプの自動分類のための異なる深い学習アーキテクチャを訓練し比較した。特に,いくつかの概念的ニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを比較した:VGG,InceptionおよびResNet。最良の分類結果は,88.6%の精度を達成した,結合したインセプトン-ResNetモデルを用いて得られた。これらは考慮したデータセットで得られた最良の結果である。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： 市民 ,  *廃棄物 ,  学習 ,  固形廃棄物 ,  *画像 ,  コンピュータビジョン ,  大都市 ,  ニューラルネットワーク ,  自動分類 ,  計算機アーキテクチャ ,  リサイクル
準シソーラス用語： 自動検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： コンピュータビジョン ,  深層学習 ,  畳み込みニューラルネットワーク ,  廃棄物の分類

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 廃棄物 ,  分類