農作物を対象としたクラスタアノテーションにおけるシーズデータ効果の検証

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC13-7

グループ名: 【C】2023年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2023/08/23

タイトル(英語): A Verification of Seed Data Effect in Cluster Annotation for Agricultural Crops

著者名: 大城 英裕（大分大学）,油布 幹（大分大学）,岡 春紀（大分大学）,行天 啓二（大分大学）,高見 利也（大分大学）

著者名(英語): Hidehiro Ohki (Oita University),Motoki Yufu (Oita University),Haruki Oka (Oita University),Keiji Gyohten (Oita University),Toshiya Takami (Oita University)

キーワード: クラスタアノテーション|シーズラベル付き画像データ|教師なし学習|画像データアノテーション|cluster annotation|seed labeled image data|unsupervised learning|image data annotation

要約(日本語): <p>我々は，希少アノテーションデータを用いたデータ拡張の研究を行っている．近年，データ拡張においては，教師なし学習が注目されている．しかし，データの特徴空間での議論が一般的で，そのほとんどが特徴を解釈する意味空間を考慮した方法になっていない．本研究では，希少なアノテーションされたデータの意味空間を考慮した教師なし学習を用いたシーズアノテーション拡張方法について述べる．</p>