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J-GLOBAL ID：202202246075441048   整理番号：22A0805276

自動昆虫識別のための超特異的画像データセット【JST・京大機械翻訳】

An ultra-specific image dataset for automated insect identification

著者 (4件)： Abeywardhana D. L. (University of Colombo, Colombo, Sri Lanka) ,  Dangalle C. D. (University of Colombo, Colombo, Sri Lanka) ,  Nugaliyadde Anupiya (Murdoch University, Perth, Australia) ,  Mallawarachchi Yashas (Sri Lanka Institute of Information Technology, Malabe, Sri Lanka)
資料名： Multimedia Tools and Applications  (Multimedia Tools and Applications)
巻： 81  号： 3  ページ： 3223-3251  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1102A  ISSN： 1380-7501  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 昆虫の自動同定は,データ制限,不均衡データカウント,および背景雑音のような多くの課題が,より良い性能のために克服する必要がある,困難なタスクである。本論文では,順序甲虫類の亜科Cicindelinae(タイガー甲虫類)の6属に関する限られた,不均衡な数の画像からなるそのような画像データセットについて述べた。画像収集の多様性は,画像を異なる源,角度,および種々のスケールから撮影したので,高レベルである。したがって,画像の顕著な領域は大きな変動を持つ。したがって,このプロセスにおける主な意図の一つは,画像データセットに関するアイデアを得ることであり,画像における異なる独特のパターンと特徴を比較することであった。ベンチマークを提供するために,異なるアプローチに基づく深層学習モデルを含む異なる分類アルゴリズムについてデータセットを評価した。データセットの動的性質は,画像分類アルゴリズムへの挑戦を提起する。しかし,ソフトマックス分類器を用いた転送学習モデルは,現在のデータセット上で良好に機能した。タイガー甲虫分類は,訓練されたヒト眼でも挑戦的であり,従って,このデータセットは,ヒト眼が同定されていない特徴を同定するために,分類アルゴリズムのための新しい道を開く。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音 ,  学習モデル ,  分類 ,  ヒト ,  *画像 ,  *昆虫類 ,  計算機アルゴリズム ,  移動 ,  甲虫類 ,  カブトムシ ,  同定 ,  ベンチマーク
準シソーラス用語： 不均衡 ,  画像データ ,  背景雑音 ,  分類アルゴリズム ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 自動昆虫同定 ,  限られたデータ ,  Tiger甲虫 ,  クラス間類似性

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 昆虫 ,  識別