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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
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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