講演抄録/キーワード |
講演名 |
2021-03-05 10:45
多種少量データを対象とした隣接花弁の重なり順推定 ○中谷友哉・内海ゆづ子(阪府大)・藤本仰一(阪大)・岩村雅一・黄瀬浩一(阪府大) PRMU2020-89 |
抄録 |
(和) |
花の器官の発生順序を調べる取り組みの一環として,隣接する花弁の前後関係(重なり順)を画像だけから自動で推定することが望まれている.
しかし,花の中にはイチリンソウとその近縁種のように,個体ごとに見た目が大きく異なるため,見た目が近い(均質な)画像を多量に集めにくいものもある.
本稿では,このような多種少量データを用いる場合の対処法として,2つの方策をとる.
%これらの問題に対処することで,多種少量データを対象とした隣接花弁の重なり順推定の精度向上を目指す.
1つ目はメタ学習の導入である.
すなわち,多数の個体に共通の特徴をメタ学習時にあらかじめ求めておき,認識(メタテスト)時にはそれを初期値として,学習モデルを認識対象の個体に適応させる.
2つ目は,重なっていない花弁の画像から花弁の重なりを模した画像を合成して学習に用いることである.
実験により,上記2つの方策を用いる提案手法は,両方用いない場合に比べて,認識精度が11.8%向上することを確認した. |
(英) |
|
キーワード |
(和) |
植物計測 / 花弁の発生順序 / メタ学習 / 画像合成 / / / / |
(英) |
/ / / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 120, no. 409, PRMU2020-89, pp. 115-120, 2021年3月. |
資料番号 |
PRMU2020-89 |
発行日 |
2021-02-25 (PRMU) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
PDFダウンロード |
PRMU2020-89 |