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J-GLOBAL ID：202202250933309570   整理番号：22A0942999

野生におけるウシの視覚同定のためのコンパクトな損失【JST・京大機械翻訳】

Compact loss for visual identification of cattle in the wild

著者 (5件)： Zhao Jian-Min (Yanshan University, Institute of Information Science and Technology, China) ,  Zhao Jian-Min (Inner Mongolia University of Science & Technology, School of Information Engineering, China) ,  Zhao Jian-Min (Hebei Key Laboratory of Information Transmission and Signal Processing, China) ,  Lian Qiu-Sheng (Yanshan University, Institute of Information Science and Technology, China) ,  Lian Qiu-Sheng (Hebei Key Laboratory of Information Transmission and Signal Processing, China)
資料名： Computers and Electronics in Agriculture  (Computers and Electronics in Agriculture)
巻： 195  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0337A  ISSN： 0168-1699  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 実際の農場環境を採ったランダムビュー画像からの視覚牛の同定は,正確な家畜農業に適用できるリアルタイムのウシモニタリングに不可欠な方法を提供する。本研究は,野生のウシの多視点画像を利用して,あらゆる観点からの画像によるウシ同定を行うための品種の固有物理特性の利点を総合的に取り入れた。顔認識(FR)やウシ識別のような同定タスクのための深層畳込みニューラルネットワーク(DCNN)を用いた特徴学習における主要な課題は,深く学習された特徴の識別力を強化する効率的な損失関数の設計である。オープンセットプロトコルの下で視覚牛同定のための分離可能および識別的計量を直接得ることを目的として,本研究の寄与は次の通りである。第1に,最後の完全接続層におけるバイアスの影響の解析に基づいて,正規化後の超球面上のより分離可能な特徴を得るために,バイアスアイテムを除去することにより,ソフトMax-nBとしてソフトMaxを再定式化した。次に,著者らは,三重項損失とタイト損失を含むソフトMax-nBと距離メトリック学習を結合することによって,コンパクトな損失を提案した。DCNNの学習は,クラス間距離を直接最大化し,クラス内分散を同時に最小化し,その結果,特徴の識別力を大きく増強する。MVCAID100とOpenCows2020データセットのコンパクトな損失の性能を評価する一連の実験を示した。このコンパクトな損失が,著者らのMVCAID100データセット上で,ArcFaceとNPT損失を含む顔認識タスクのための最先端モデルより優れているだけでなく,同じオープンセットプロトコルの下で,OpenCows2020上のソフトMaxベースの逆三重項損失を凌駕する。MVCAID100データセットは,論文が受け入れられる後,公的に利用可能である。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *視覚 ,  学習 ,  損失関数 ,  農業 ,  家畜 ,  *ウシ ,  認識 ,  画像 ,  品種 ,  農場 ,  バイアス ,  同定 ,  定式化 ,  正規化
準シソーラス用語： 多視点画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ウシ同定 ,  オープンセット認識 ,  深層畳込みニューラルネットワーク(DCNN) ,  深層計量学習 ,  精密家畜農業

分類 (4件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (4件)： ウシ ,  視覚 ,  同定 ,  損失