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J-GLOBAL ID：201902289221159457   整理番号：19A1195413

【撤回論文】スパース画像からの個々のManta線のエンドツーエンドDNNベース同定に向けて【JST・京大機械翻訳】

[RETRACTED]Towards End-to-End DNN-Based Identification of Individual Manta Rays from Sparse Imagery

著者 (4件)： Celik Tuana (University of Bristol, Bristol, UK) ,  Hughes Benjamin (Save Our Seas Foundation, Geneva, Switzerland) ,  Hughes Benjamin (The Manta Trust, Dorchester, UK) ,  Burghardt Tilo (University of Bristol, Bristol, UK)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 11401  ページ： 645-653  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： 【撤回論文】H0078D「Lecture Notes in Computer Science」11401巻に撤回記事掲載。---本論文では,訓練が個々の<10の腹部画像のスパース写真集合に制限される特徴的な腹側被覆パターンに基づく個々のマンタ光線(Manta alfredi)の細粒識別のためのエンドツーエンド深学習アプローチを提示した。データセットは水中生息場所における多様性によって捕捉される。その内容は,非線形変形(光線の),透視パターン歪,部分閉塞,ならびに照明と雑音関連取得問題のために挑戦的である。著者らは,データ増強,遭遇融合,および伝達学習技術の組合せが,手におけるスパース性と雑音の挑戦に対処できることを示し,従って,深い学習パイプラインが,この非妥協データ環境において効果的に動作することができる。著者らは,適応型受容V3深ニューラルネットワーク(DNN)アーキテクチャを用いた提案アプローチを用いることにより,Mantaマッチャ手法を含むテストベースラインよりも性能が優れていることを実証した。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： 学習 ,  *画像 ,  計算機アーキテクチャ ,  生息場所 ,  ニューラルネットワーク ,  透視 ,  *エンドツーエンド方式 ,  基準線 ,  光子ビーム ,  雑音 ,  被覆
準シソーラス用語： スパース性 ,  *スパース , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： エンドツーエンド ,  同定