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J-GLOBAL ID：202002269258120045   整理番号：20A2764915

食品分類問題における深層学習法の比較研究【JST・京大機械翻訳】

A Comparative Study of Deep Learning Methods on Food Classification Problem

著者 (4件)： Memis Sefer (Istanbul Bilgi University,Dept. Electrical and Electronics Engineering,Istanbul,Turkey) ,  Arslan Berker (Istanbul Bilgi University,Dept. Computer Engineering,Istanbul,Turkey) ,  Batur Okan Zafer (Istanbul Bilgi University,Dept. Electrical and Electronics Engineering,Istanbul,Turkey) ,  Sonmez Elena Battini (Istanbul Bilgi University,Dept. Computer Engineering,Istanbul,Turkey)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ASYU  ページ： 1-4  発行年： 2020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： 本論文では,食品画像認識課題に対するいくつかの深層学習法の性能に関する比較研究を示した。実験は,サイズ320x320および299x299の画像を用いて,ResNet-18,Incep-V3,Resnet-50,高密度net-121,Wide Resnet-50およびResNext-50を用いてUEC食品-100データセットで実施した。データベースの限られたサイズは,転送学習アプローチを必要とした。即ち,すべてのモデルは事前訓練されたImageNet重みで訓練された。最良の分類結果は,87.7%の精度でResNext-50を用いて得られた。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： *学習 ,  *食品 ,  データベース
準シソーラス用語： 高密度 ,  認知課題 ,  *深層学習 , 【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)： 食品 ,  分類 ,  深層学習 ,  研究