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J-GLOBAL ID：202002273631562632   整理番号：20A1701610

深層自己符号化器と転移学習による画像中からのミツバチ個体検出手法の検討

Multiple Honeybee Detection from Hive Image Based on Deep Autoencoder and Transfer Learning

著者 (4件)： 高橋伸弥 (福岡大 工) ,  LI Yujie (福岡大 工) ,  鶴田直之 (福岡大 工) ,  藍浩之 (福岡大 理)
資料名： 人工知能学会全国大会論文集(Web)  (Proceedings of the Annual Conference of JSAI (Web))
巻： 34th  ページ： ROMBUNNO.2O4-GS-13-05 (WEB ONLY)  発行年： 2020年 
JST資料番号： U1701A  ISSN： 2758-7347  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 観察用人工巣箱内のミツバチの行動を自動追跡することを目的として,画像処理により動画像の各フレームからミツバチ個体領域を検出する手法について検討する.これまでの観察実験により大量の画像データが利用可能なことから,段階的な畳み込み自己符号化器を用いた教師なし学習により,正解ラベルのついていない17万枚の学習画像から約86%の精度でミツバチ画像と背景画像を分類可能なモデルを構築した.この教師なし学習による分類結果を用いて,画像識別のためのニューラルネットワークVGG16を転移学習することで,高精度な識別が可能となることを示し,さらに物体検出のためのFaster R-CNNをVGG16の識別結果の画像から再学習することを試みる.(著者抄録)

シソーラス用語： *機械学習 ,  *ミツバチ ,  教師なし学習 ,  画像認識 ,  検出 ,  *ニューラルネットワーク ,  アルゴリズム ,  特徴抽出 ,  画像処理
準シソーラス用語： *転移学習 ,  画像識別 ,  物体検出 ,  自己符号化器 ,  CNN

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 深層 ,  自己符号化器 ,  転移学習 ,  ミツバチ ,  個体 ,  手法