文献

J-GLOBAL ID：202202266576819706   整理番号：22A0446345

作物と雑草のセグメンテーションのための低コストドメイン適応【JST・京大機械翻訳】

Low-Cost Domain Adaptation for Crop and Weed Segmentation

著者 (3件)： Vasconcelos Gustavo J. Q. (Institute of Computing, University of Campinas, Campinas, SP, Brazil) ,  Spina Thiago V. (Brazilian Synchrotron Light Laboratory (LNLS), Brazilian Center for Research in Energy and Materials (CNPEM), Campinas, SP, Brazil) ,  Pedrini Helio (Institute of Computing, University of Campinas, Campinas, SP, Brazil)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12702  ページ： 141-150  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
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： 農業における新しいより持続可能な技術の使用は,農薬の必要性を減らし,エネルギー効率を改善するために重要である。この分野における最近のアプローチの多くはコンピュータビジョンアルゴリズムに基づいている。しかし,農業分野で起こり得るシーンの大きな変動のため,ドメインシフト現象はこの領域における関連問題である。ドメイン適応は,このデータ変動性問題を緩和することを試みた。本研究では,画像セグメンテーションのための農業領域間の低コスト領域適応法を提案した。この手法は,コントラスト制限適応ヒストグラム等化(CLAHE)とともに,画像の低周波スペクトルの振幅を変えることによって,ドメイン適応を実行し,それは,サイクルガンのような通常使用される画像-画像変換法に対する効率的置換であり,これらのモデルが翻訳間の意味的一貫性を維持しない場合において,パラメータの数を劇的に低減して,品質を改善する。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  コントラスト ,  *セグメンテーション ,  農業 ,  *農作物 ,  農薬 ,  スペクトル ,  *雑草 ,  LF【周波数】 ,  コンピュータビジョン ,  画像変換 ,  エネルギー効率
準シソーラス用語： 画像セグメンテーション ,  ヒストグラム等化 ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： ドメイン適応 ,  画像セグメンテーション ,  深層学習

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 作物 ,  雑草 ,  セグメンテーション ,  ドメイン適応