| 講演名 | 2017-03-20 FCNを用いた葉領域分割 櫻井 俊輔(九大), 内山 英昭(九大), 谷口 倫一郎(九大), |
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| 抄録(和) | 植物のフェノタイプの解析は多くの分野の基盤技術であり，植物の葉領域分割は葉のフェノタイプの自動解析に利用できる．本稿ではディープラーニングに基づく葉領域分割技術を構築するために，葉領域のセマンティックセグメンテーションを通してネットワークの学習傾向の考察を行う．はじめに，RGB画像での前景領域分割を行い，葉柄部のような細かい部分の分割が課題であるという知見を得た．次に，訓練データが少数の場合の既存モデルによる転移学習を行い，転移学習の精度向上への有用性を示した．さらに,グレースケール画像での前景領域分割を行い，ネットワークが色情報に強い依存性を持たないことを検証した．最後に，入力画像のアフィン変換により視点変化を表現し，葉身部の視点変化への頑健性を示した． |
| 抄録(英) | Analyzing plant phenotyping is a fundamental technology for many agricultural fields. Leaf segmentation is useful for automatic analysis of plant phenotyping. In this work, we investigate the tendency of neural networks through leaf semantic segmentation to construct leaf instance segmentation method based on deep learning. First, we examine leaf semantic segmentation using RGB images. Second, we examine transfer learning of different plants with a few inputs. Third, we examine leaf semantic segmentation using grayscale images. Finally, we examine robustness of networks to view-invariance applying affine transformation to input images. |
| キーワード(和) | ディープラーニング / FCN / 葉領域分割 / 転移学習 |
| キーワード(英) | Deep learning / FCN / Leaf segmentation / Transfer learning |
| 資料番号 | BioX2016-43,PRMU2016-206 |
| 発行日 | 2017-03-13 (BioX, PRMU) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU / BioX |
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| 開催期間 | 2017/3/20(から2日開催) |
| 開催地（和） | 名城大 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 安心安全と社会 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 前田 英作(NTT) / 西垣 正勝(静岡大) |
| 委員長氏名（英） | Eisaku Maeda(NTT) / Masakatsu Nishigaki(Shizuoka Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 内田 誠一(九大) / 藤吉 弘亘(中部大) / 大塚 玲(産総研) / 高野 博史(富山県立大) |
| 副委員長氏名（英） | Seiichi Uchida(Kyushu Univ.) / Hironobu Fujiyoshi(Chubu Univ.) / Akira Otsuka(AIST) / Hiroshi Takano(Toyama Pref. Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 近藤 一晃(京大) / 木村 昭悟(NTT) / 今岡 仁(NEC) / 大木 哲史(産総研) |
| 幹事氏名（英） | Kazuaki Kondo(Kyoto Univ.) / Akisato Kimura(NTT) / Hitoshi Imaoka(NEC) / Tetsushi Ohki(AIST) |
| 幹事補佐氏名（和） | 大西 正輝(産総研) / 舩冨 卓哉(奈良先端大) / 市野 将嗣(電通大) / 高田 直幸(セコム) / 青木 隆浩(富士通研) |
| 幹事補佐氏名（英） | Masaki Oonishi(AIST) / Takuya Funatomi(NAIST) / Masatsugu Ichino(Univ. of Electro-Comm.) / Naoyuki Takada(Secom) / Takahiro Aoki(Fujitsu Labs.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Pattern Recognition and Media Understanding / Technical Committee on Biometrics |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | FCNを用いた葉領域分割 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Fully Convolutional Networks based plant foreground segmentation |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | ディープラーニング / Deep learning |
| キーワード(2)（和/英） | FCN / FCN |
| キーワード(3)（和/英） | 葉領域分割 / Leaf segmentation |
| キーワード(4)（和/英） | 転移学習 / Transfer learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 櫻井 俊輔 / Syunsuke Sakurai |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 九州大学(略称：九大) Kyushu University(略称：Kyushu Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 内山 英昭 / Hideaki Uchiyama |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 九州大学(略称：九大) Kyushu University(略称：Kyushu Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 谷口 倫一郎 / Rin-ichiro Taniguchi |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 九州大学(略称：九大) Kyushu University(略称：Kyushu Univ.) |
| 発表年月日 | 2017-03-20 |
| 資料番号 | BioX2016-43,PRMU2016-206 |
| 巻番号（vol） | vol.116 |
| 号番号（no） | BioX-527,PRMU-528 |
| ページ範囲 | pp.57-62(BioX), pp.57-62(PRMU), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2017-03-13 (BioX, PRMU) |