食品廃棄物の分類のための深層学習【JST・京大機械翻訳】

Mazloumian Amin; Rosenthal Matthias; Gelke Hans

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202205196627125 整理番号：22P0109968

食品廃棄物の分類のための深層学習【JST・京大機械翻訳】

Deep Learning for Classifying Food Waste

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発行年： 2020年02月06日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年02月06日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

世界の1分の1は,約1.3億トンのヒト消費のために世界で生産され,毎年,失われた。個々の消費者の食品廃棄物を分類し,対策の意識を上げることにより,避けられない食品廃棄物は大幅に削減できる。本研究では,食品廃棄物ビンの上に設置したカメラによって捕獲された半百万の画像における食品廃棄物を分類するための深層学習を用いた。食品廃棄物を廃棄物容器に投げる,食品廃棄物を分類する深層ニューラルネットワークを設計した。提案手法では,利用可能な訓練データから最良の学習ネットワークを学習できる方法を示す。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識 , 人工知能

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