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J-GLOBAL ID:202302296947496471   整理番号:23A2645063

自動クラシファイアを訓練するための画像ライブラリを構築するための専門家分類学の収束性【JST・京大機械翻訳】

Convening Expert Taxonomists to Build Image Libraries for Training Automated Classifiers
著者 (22件):
資料名:
巻: 32  号:ページ: 89-97  発行年: 2023年 
JST資料番号: W2674A  ISSN: 1539-607X  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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ディジタルイメージング技術は海洋における寿命を研究するためにますます使用されている。空間と時間にわたって収集した大量の画像データを処理するために,科学者は自動画像分類を実行するために様々な機械学習と深層学習アルゴリズムを採用する。分類器の訓練は,多数の専門家の画像集合,分類知識と局所生態系の理解を必要とする時間消費プロセスを必要とする。これらのラベル付き訓練集合の創造は,巧みな自動化分類器を構築するための重要なボトルネックである。ここでは,ワークショップ設定における専門家のグループから分類学的知識をレバレッジすることにより,この障壁を克服し,画像アノテーション努力を効果的に組織化するための最良の実践を提案する。著者らの経験において,この2日ワークショップは,珪藻類および渦鞭毛藻類に焦点を絞って,Scrips Pier(La Jolla,CA)で得られた4年以上のプランクトン画像について,非常に洞察力があり,分類を容易にした。分類主義者と技術者の間の対話の促進の重要性を強調して,計算制約と生態学的目標をよりよく統合し,自動分類器の成功した実行のための分類専門家の連続的関与を奨励した。Copyright 2023 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
人工知能  ,  パターン認識 
ライセンス情報:

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