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J-GLOBAL ID：202102275468904471   整理番号：21A0101520

深さ分離コンボリューションに基づくリンゴ葉病理識別【JST・京大機械翻訳】

Pathological Recognition of Apple Leaves Based on Deeply Separable Convolution

著者 (2件)： Wang Jian (广州大学 華軟軟件学院 网絡技術系,广州 510900) ,  Liu Xuehua (广州大学 華軟軟件学院 計算机系,广州 510900)
資料名： Jisuanjixitong Yingyong  (Jisuanjixitong Yingyong)
巻： 29  号： 11  ページ： 190-195  発行年： 2020年 
JST資料番号： C4394A  ISSN： 1003-3254  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： 本論文では、斑点落葉病などの5種類のリンゴ葉病害を研究対象とし、深さ分離コンボリューションに基づくリンゴ葉病理識別方法を設計した。確率データ強化を用いて,オリジナルデータセットを増幅し,移動学習を用いて,農作物の病理認識における深さ分離畳込みニューラルネットワークの応用を探った。リンゴ葉病害の識別と分類を実現するため,制限装置に適用可能な深さ学習モデルを設計し,このモデルを圧縮と変換し,ある組込みシステムに移植した。実験結果は,提案した方法が制限装置で最高認識率85.96%で,良好な認識効果を持つことを示した。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 ,  学習モデル ,  農作物 ,  *病理 ,  組込みシステム
準シソーラス用語： 認識率 ,  斑点落葉病 ,  病害 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 果樹  (FC03042G) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  菌類による植物病害  (FC04052Y)

タイトルに関連する用語 (5件)： コンボリューション ,  リンゴ ,  葉 ,  病理 ,  識別