文献

J-GLOBAL ID：202102271182339494   整理番号：21A0754661

VGG16に基づくペット犬識別方法【JST・京大機械翻訳】

著者 (2件)： Ke Yi (武漢軽工大学電气与電子工程学院,湖北武漢,430040) ,  Lu Yaling (武漢軽工大学電气与電子工程学院,湖北武漢,430040)
資料名： Dianzi Zhizuo  (Dianzi Zhizuo)
号： 21  ページ： 42-45  発行年： 2020年 
JST資料番号： C4562A  ISSN： 1006-5059  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 犬の画像認識において,手動抽出特徴,サンプル量不足,モデル過適合,訓練時間が長いなどの一連の問題に対処するため,本論文では,移動学習に基づく深さ畳込みネットワーク分類法を提案した。この方法は,データ前処理の後,訓練されたVGG16畳込みニューラルネットワークを用いて自動的に画像特徴を学習し,モデルの過適合,サンプル不足などの問題を効果的に解決でき,また,微調整ネットワークパラメータにより,訓練時間を大幅に低減し,平均認識精度は約96%に達した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 畳込み ,  学習 ,  ネットワーク ,  画像特性 ,  *愛玩動物 ,  画像認識
準シソーラス用語： 分類法 ,  認識精度 ,  ネットワークパラメータ ,  データ前処理 ,  微調整 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： ペット ,  犬 ,  識別