文献の詳細

論文の言語	日本語
著者	内海ゆづ子，中村浩一朗，岩村雅一，黄瀬浩一
論文名	Pretext taskを用いた植物画像からの分げつ数の推定
論文誌名	電子情報通信学会技術研究報告
Vol.	119
No.	64
発表番号	PRMU2019-8,
ページ	pp.265-270
ページ数	6 pages
査読の有無	無
年月	2019年5月
要約	農学や生物学において，植物の生育状態の把握や植物の特徴を知るため，植物の形態形質（形状やサイズ などの見た目の特徴）の計測が必要不可欠である．しかし，形質によっては計測に非常に手間がかかることから，計 測の自動化が求められている．本稿では，植物の形質の中でも，イネなどの単子葉植物の枝分かれの様子を表す分げ つに焦点をあて，画像から分げつ数を自動的に推定する手法の提案をする．現在，画像認識の分野では，Deep Neural Network (DNN) に基づく手法が圧倒的な性能を発揮しており，植物計測に対してもDNN の利用が有効であると考え られる．しかし，DNN では大量の学習データが必要とされるため，分げつのような計測に手間がかかるものに対し て，大量の正解ラベル付き学習データを用意することが難しい．そこで，本研究では，分げつ数が不明な大量の植物 画像を用いて，自動的に正解ラベルを付与できるpretext task によりネットワークを学習し，これを分げつ数の推定 に転用する．このことにより，小規模なラベル付きデータしか用意できない分げつ数の推定に対して，DNN を適用可 能となる．実験の結果，pretext task を用いた一部の推定器が，従来の計測値に基づいて構築した分げつ数推定モデ ルよりもよりよい推定結果を示すことが明らかとなった．

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1. PRMU201905.pdf (2.4MB)
• BibTeX用エントリー

  @InCollection{内海ゆづ子2019,
    author =	{内海ゆづ子 and 中村浩一朗 and 岩村雅一 and 黄瀬浩一},
    title =	{Pretext taskを用いた植物画像からの分げつ数の推定},
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    presenID =	{PRMU2019-8,},
    pages =	{265--270},
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