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J-GLOBAL ID：202202260977115605   整理番号：22A0324493

強化戦略による新しいデータセットと畳込みニューラルネットワークモデルに基づく森林害虫同定【JST・京大機械翻訳】

Forest pest identification based on a new dataset and convolutional neural network model with enhancement strategy

著者 (9件)： Liu Yang (College of Resources, Sichuan Agricultural University, Chengdu 611130, China) ,  Liu Shuang (Key Laboratory of Mountain Hazards and Earth Surface Processes, Institute of Mountain Hazards and Environment, Chinese Academy of Sciences, Chengdu 610041, China) ,  Xu Jingwen (College of Resources, Sichuan Agricultural University, Chengdu 611130, China) ,  Kong Xiangna (College of Resources, Sichuan Agricultural University, Chengdu 611130, China) ,  Xie Liao (College of Resources, Sichuan Agricultural University, Chengdu 611130, China) ,  Chen Keyu (College of Resources, Sichuan Agricultural University, Chengdu 611130, China) ,  Liao Yunyuan (College of Resources, Sichuan Agricultural University, Chengdu 611130, China) ,  Fan Bowei (College of Resources, Sichuan Agricultural University, Chengdu 611130, China) ,  Wang Kaili (College of Resources, Sichuan Agricultural University, Chengdu 611130, China)
資料名： Computers and Electronics in Agriculture  (Computers and Electronics in Agriculture)
巻： 192  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： サンプルの欠如のため,森林害虫同定における深い学習は厳しく制限され,分類精度と一般化能力は不十分である。この問題に取り組むために,著者らは67,953の画像を含む森林害虫の新しいデータセットを構築し,グラフベースのVisual Saliencyによってデータセットを強化し,そして,害虫認識のための畳み込みニューラルネットワーク(CNNs)における2回移動戦略を構築するために,移動学習と微調整を組み合わせた。新しいデータセットと開発したモデルに基づいて,森林害虫同定のための新しいプラットフォームを最終的に構築した。開始-V3,MobileNet-V2,ResNet-50-V2,InceptResNet-V2,およびX受容を含む一般的モデルと比較して,著者らの方式は,それぞれ6.2%と7.0%による分類の精度と一般化能力を改善する。一方,クラス活性化マップは,ターゲットに関するモデル焦点も9.0%増加したことを示した。一般に,新しい提案データセットと訓練戦略はCNNの分類性能を大いに改善でき,森林害虫の効果的制御に役立つ可能性がある。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： 学習 ,  分類 ,  *害虫 ,  *ニューラルネットワーク ,  精度 ,  調整 ,  認識 ,  画像 ,  *モデル ,  *森林害虫
準シソーラス用語： 分類精度 ,  微調整 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 新しいデータセット ,  森林害虫 ,  データセット強化 ,  Twice輸送戦略 ,  同定プラットフォーム

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： 強化 ,  戦略 ,  データセット ,  畳込みニューラルネットワーク ,  モデル ,  森林害虫 ,  同定