文献

J-GLOBAL ID：202002224789245632   整理番号：20A0906058

改良アレクネット畳込みニューラルネットワークに基づく漢方薬葉分類【JST・京大機械翻訳】

Chinese Herbal Medicine Leaves Classification Based on Improved AlexNet Convolutional Neural Network

著者 (4件)： Huang Fangliang (Anhui University of Chinese Medicine,School of Medicine and Information Engineering,Hefei,China) ,  Yu Lei (Anhui University of Chinese Medicine,School of Medicine and Information Engineering,Hefei,China) ,  Shen Tongping (Anhui University of Chinese Medicine,School of Medicine and Information Engineering,Hefei,China) ,  Jin Li (Anhui University of Chinese Medicine,School of Medicine and Information Engineering,Hefei,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： IAEAC  ページ： 1006-1011  発行年： 2019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： 近年,画像処理において様々な分野で深い学習が広く使われている。本論文において,改良AlexNetモデルを特徴抽出を強化するために提案して,その実現可能性を比較実験によって確かめた。まず第一に,Webobtainerアルゴリズムを用いて,小サンプルサイズを有するデータセットを形成するために,5種類の漢方薬葉の画像を上昇させた。第二に,元のデータセット容量は,データ増強技術によって新しいデータセットを形成するために,4倍に増加した。最後に,改良AlexNetモデルと拡張データセットの間で4セットの比較実験を行った。実験結果は,データ増強と改良によって結合したAlexNetモデルが漢方薬画像分類の精度を大いに改良することができることを示した。Copyright 2020 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： アルゴリズム ,  特徴抽出 ,  画像処理 ,  比較試験 ,  *漢方製剤
準シソーラス用語： 画像分類 ,  小サンプルサイズ ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  漢方薬 ,  葉 ,  分類