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J-GLOBAL ID：202202261790083396   整理番号：22A0901057

トマト葉病同定のためのFWDGANに基づくデータ増強【JST・京大機械翻訳】

FWDGAN-based data augmentation for tomato leaf disease identification

著者 (7件)： Li Mingxuan (College of Computer & Information Engineering, Central South University of Forestry and Technology, Changsha, Hunan, China) ,  Zhou Guoxiong (College of Computer & Information Engineering, Central South University of Forestry and Technology, Changsha, Hunan, China) ,  Chen Aibin (College of Computer & Information Engineering, Central South University of Forestry and Technology, Changsha, Hunan, China) ,  Yi Jizheng (College of Computer & Information Engineering, Central South University of Forestry and Technology, Changsha, Hunan, China) ,  Lu Chao (College of Computer & Information Engineering, Central South University of Forestry and Technology, Changsha, Hunan, China) ,  He Mingfang (College of Computer & Information Engineering, Central South University of Forestry and Technology, Changsha, Hunan, China) ,  Hu Yahui (Plant Protection Research Institute, Academy of Agricultural Sciences, 410125, Changsha, Hunan, China)
資料名： Computers and Electronics in Agriculture  (Computers and Electronics in Agriculture)
巻： 194  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： 深層学習を用いたトマト葉疾患検出のための公的に利用可能な大規模データセットは少なく,手動データ収集に関連した作業負荷は高く,従来の教師付きデータ増強法(画像回転,フリッピング,シフトなど)は満足のいく結果を達成するのに挑戦している。深い畳み込み型遺伝的アルゴリズムネットワーク(DCGAN)は,深層学習に基づく一般的な教師なしデータ増強法であるが,DCGANに基づくデータ増強法は,貧弱な画像品質と過剰な計算資源消費を含む,いくつかの欠点を持つかもしれない。これを考慮して,高速WDBlockベースのGAN(FWDGAN)に基づく方式を本論文で提案した。ネットワーク生成器のために,2経路戦略による広範囲で深い特徴抽出ブロック(WDBlock)を設計して,ResNetに基づく抽出した深さ特性とIncevingV1に基づく抽出したグローバル特徴を結合した。WDBlockを発電機に組み込むことにより,発生したトマト葉病害画像の品質を改善した。ネットワーク識別器のために,ネットワークの性能を損なうことなく,モデルのパラメータを著しく減らした深さ方向分離可能畳込み識別器(DSC-Discrminator)を構築した。最後に,SeLU活性化関数を用いてネットワークの訓練安定性を改善した。比較実験は,FWDGANが,健康なトマト葉画像,葉Mold,Septoria葉スポット,およびFWDGANによって発生した黄色葉Curlウイルスに対して,それぞれ193.998,264.704,260.594,および161.436のFIDスコアで,より高い品質データを発生できることを示した。さらに,FWDGANのパラメータの総数はDCGANより約1/3低かった。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： 関数 ,  畳込み ,  弁別器 ,  データ ,  ネットワーク ,  特徴抽出 ,  *トマト ,  画質 ,  データ収集 ,  比較試験 ,  機械学習 ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： 活性化関数 ,  計算資源 ,  大規模データセット ,  深層学習 ,  病害 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： トマト葉病 ,  FWDGAN ,  WDブロック ,  SeLU ,  DSC識別器

分類 (4件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： トマト ,  葉 ,  同定 ,  データ増強