転移学習を用いた海底画像の基質自動判別と評価

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS25026

グループ名: 【D】産業応用部門 次世代産業システム研究会

発行日: 2025/03/11

タイトル(英語): Automatic matrices discrimination from sea floor images by transfer learning method and its evaluation

著者名: 渡慶次 諒太(琉球大学),野崎 真也(琉球大学),坂巻 隆史(東北大学)

著者名(英語): Ryota Tokeshi(University of the Ryukyus),Shinya Nozaki(University of the Ryukyus),Takashi Sakamaki(Tohoku University)

キーワード: コドラート画像|ＣＮＮ|転移学習|ファインチューニング|Quadrat image|CNN|Transfer learning|Fine-tuning

要約(日本語): 本研究の目的は作業者の負担を軽減するためにコドラート画像のサンゴの自動判別を行う手法を開発することである。実験ではImageNetの学習済みモデルを用いて転移学習を行い、海底画像の基質自動判別に向けた画像分類モデルの作成および評価を行った。転移学習による結果は先行研究の結果よりも良い結果を示しており、本提案法は有用であることが示された。

要約(英語): The purpose of this study is to apply a transfer learning method for automatic coral discrimination of quadrat images. In the experiment, the proposed method was used with a trained model of ImageNet to create the model for the discrimination. The results of transfer learning showed better results than those of previous studies.

本誌: 2025年3月14日次世代産業システム研究会

本誌掲載ページ: 123-124 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 257 Kバイト