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J-GLOBAL ID：202002223937267909   整理番号：20A1071508

音響測深画像の為のデータ拡大法の提案

Proposal of Data Augmentation Methods for Echo Sounder Image Analysis

著者 (4件)： JIE Min (Hokkaido Univ. Sapporo, Hokkaido, JPN) ,  YOKOYAMA Soichiro (Hokkaido Univ. Sapporo, Hokkaido, JPN) ,  YAMASHITA Tomohisa (Hokkaido Univ. Sapporo, Hokkaido, JPN) ,  KAWAMURA Hidenori (Hokkaido Univ. Sapporo, Hokkaido, JPN)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 119  号： 469(AI2019 54-64)(Web)  ページ： 1-5 (WEB ONLY)  発行年： 2020年03月01日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

シソーラス用語： *測深 ,  *超音波応用計測 ,  *拡大 ,  機械学習 ,  データ ,  集合 ,  セグメンテーション ,  画像処理 ,  ラベル付け【画像】 ,  画像セグメンテーション ,  深層学習 ,  不均衡データセット ,  *超音波測深
準シソーラス用語： *音響測深 ,  *画像拡大

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (14件)：

• Cubuk E D, Zoph B, Shlens J, et al. RandAugment: Practical data augmentation with no separate search[J]. arXiv preprint arXiv:1909.13719, 2019.
• Langkau M C, Balk H, Schmidt M B, et al. Can acoustic shadows identify fish species? A novel application of imaging sonar data[J]. Fisheries Management and Ecology, 2012, 19(4): 313-322.
• Mueller A M, Mulligan T, Withler P K. Classifying echo sounder images: can a computer-driven process identify eels?[J]. North American Journal of Fisheries Management, 2008, 28(6): 1876-1886.
• SEE MORE CLEARLY KNOW MORE DEFINITIVELY,http://www.soundmetrics.com/Products/DIDSON-Sonars.02/06/2019
• Hirama Y, Yokoyama S, Yamashita T, et al. Discriminating fish species by an Echo sounder in a set-net using a CNN[C]//2017 21st Asia Pacific Symposium on Intelligent and Evolutionary Systems (IES). IEEE, 2017: 112-115.

タイトルに関連する用語 (3件)： 音響測深 ,  拡大法 ,  提案