{"product_id":"ieej-20251126x13101-006","title":"YOLOv11とResNet50を用いた古琴譜画像の認識と分類","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ：\u003c\/strong\u003e研究会(論文単位)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No：\u003c\/strong\u003eST25055,CT25090\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名：\u003c\/strong\u003e【C】電子・情報・システム部門 システム\/【C】電子・情報・システム部門 制御合同研究会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日：\u003c\/strong\u003e2025\/11\/26\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語)：\u003c\/strong\u003eRecognition of Guqin Notation Images via YOLOv11 and ResNet50\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名：\u003c\/strong\u003e伊藤 敦(日本工業大学),天野 和真(日本工業大学),石井 敬太郎(日本工業大学),呉本 舜(山口大学),小柴 満美子(人間総合科学大学),間普 真吾(山口大学),呉本 尭(日本工業大学)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語)： \u003c\/strong\u003eAtsushi Ito(Nippon Institute of Technology),Kazuma Amano(Nippon Institute of Technology),Keitaro Ishii(Nippon Institute of Technology),Shun Kuremoto(Yamaguchi University),Mamiko Koshiba(University of Human Arts and Sciences),Shingo Mabu(Yamaguchi University),Takashi Kuremoto(Nippon Institute of Technology)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード：\u003c\/strong\u003e古琴,減字譜,深層学習,ＹＯＬＯｖ１１,ＲｅｓＮｅｔ５０,Ｋ－ｍｅａｎｓ,Guqin,Jianzipu,deep learning,YOLOv11,ResNet50,K-means\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語)：\u003c\/strong\u003e本研究は，解読困難な古琴の減字譜を深層学習で自動認識・現代譜へ変換する「自動打譜」の実現を目指す。「仙翁操」と「春曉吟」の減字譜画像に対して,YOLOv11で減字譜部分を抽出し，ResNet50とK-meansで203クラスのデータセットを構築した。そのデータセットを画像処理によって40,600枚に拡張し,ResNet50による識別精度は99.09%に達した。\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(英語)：\u003c\/strong\u003eThis study aims to automate the transcription of Guqin Jianzipu notation into modern scores using deep learning methods. YOLOv11 was applied to extract notation from images of 2 Guqin music, 仙翁操（Sen-O-So, or Xian Weng Cao） and 春暁吟（Shun-Gyo-Gin, or Chun Xiao Yin）. A 203-class dataset, expanded to 40,600 images via augmentation from 1,560 images extracted by YOLOv11, was clustered by ResNet50 and K-means. The fine-tuned ResNet50 achieved 99.09% recognition accuracy.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本誌：\u003c\/strong\u003e\u003ca href=\"\/products\/IEEJ-20251126X13101\"\u003e2025年11月29日-2025年11月30日システム\/制御合同研究会\u003c\/a\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本誌掲載ページ：\u003c\/strong\u003e25-30p\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別：\u003c\/strong\u003e日本語\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ：\u003c\/strong\u003e2,048Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-P10","offers":[{"title":"冊子印刷（一般価格660円\/会員価格440円） \/ A4 \/ 6","offer_id":47194185793775,"sku":"IEEJ-20251126X13101-006-PRT","price":660.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true},{"title":"PDFダウンロード（一般価格330円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 6","offer_id":47194185826543,"sku":"IEEJ-20251126X13101-006-PDF","price":330.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-KENKYUKAI_2422153f-3104-49ce-8e55-de7264a9e195.png?v=1763109818","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-20251126x13101-006","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}