| 講演名 | 2019-09-23 k-means法を用いたデータセット構築と畳み込みニューラルネットワークによるその学習精度の評価 宮田 優一(徳島大), 上手 洋子(徳島大), 西尾 芳文(徳島大), |
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| 抄録(和) | 近年、ドローンに搭載されたカメラによって空撮が以前より簡単になった。また、畳み込みニューラルネットワーク(CNN) はディープラーニングの一つで、画像認識によく使われるネットワークである。このCNN の発展により、ドローンは農業など、様々な分野への応用に向けた研究が進められている。ドローンに搭載したカメラのバッテリーやメモリは限りがあり、集められたデータを有効に使用することが重要である。本研究では、集めた画像データからより有効なデータセットを作るためにクラスタリングを用いた。今回は特に、k-means 法を用いて画像を2 クラスタに分類した。このクラスタを用いて様々なデータセットを構築した。このデータセットをCNN に学習させ、クラスタリングする前と後のデータセットで学習精度や計算コストの違いを検討する。 |
| 抄録(英) | In recent years, aerial photography became easier than before by using the camera loaded in the drone. Also, convolutional neural network (CNN) is one of deep learning and is a network often used for image recognition. With the development of CNN, drones are being researched for applications in various fields such as agriculture. However, the drone camera’s battery and memory are limited. It is important to use the collected data effectively. In this study, we used clustering to make more efficient data sets from the collected image data. This time, we used k-means method to classify the image into two clusters and constructed data sets. This data set is trained using CNN. We examine differences in learning accuracy and computational cost on the data set before and after clustering. We compare the differences in learning accuracy and computational cost with the data set before and after clustering. |
| キーワード(和) | ニューラルネットワーク / 画像分類 / クラスタリング |
| キーワード(英) | Neural Networks / Image Classification / Clustering |
| 資料番号 | NLP2019-43 |
| 発行日 | 2019-09-16 (NLP) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
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| 開催期間 | 2019/9/23(から2日開催) |
| 開催地（和） | 高知県立大学 永国寺キャンパス |
| 開催地（英） | Eikokuji Campus, University of Kochi |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | etc. |
| 委員長氏名（和） | 黒川 弘章(東京工科大) |
| 委員長氏名（英） | Hiroaki Kurokawa(Tokyo Univ. of Tech.) |
| 副委員長氏名（和） | 夏目 季代久(九工大) |
| 副委員長氏名（英） | Kiyohisa Natsume(Kyushu Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 木村 貴幸(日本工大) / 立野 勝巳(九工大) |
| 幹事氏名（英） | Takayuki Kimura(Nippon Inst. of Tech.) / Katsumi Tateno(Kyushu Inst. of Tech.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 島田 裕(埼玉大) / 佐村 俊和(山口大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yutaka Shimada(Saitama Univ.) / Toshikaza Samura(Yamaguchi Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Nonlinear Problems |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | k-means法を用いたデータセット構築と畳み込みニューラルネットワークによるその学習精度の評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Building Datasets Using k-means Clustering and its Evaluation of Training Accuracy by Convolutional Neural Networks |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | ニューラルネットワーク / Neural Networks |
| キーワード(2)（和/英） | 画像分類 / Image Classification |
| キーワード(3)（和/英） | クラスタリング / Clustering |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 宮田 優一 / Yuichi Miyata |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 徳島大学(略称：徳島大) Tokushima University(略称：Tokushima Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 上手 洋子 / Yoko Uwate |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 徳島大学(略称：徳島大) Tokushima University(略称：Tokushima Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 西尾 芳文 / Yoshifumi Nishio |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 徳島大学(略称：徳島大) Tokushima University(略称：Tokushima Univ.) |
| 発表年月日 | 2019-09-23 |
| 資料番号 | NLP2019-43 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | NLP-209 |
| ページ範囲 | pp.41-44(NLP), |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2019-09-16 (NLP) |