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講演抄録/キーワード
講演名 2018-07-19 15:20
ディープラーニングにおける転移学習とFDTDシミュレーションによる地中レーダ画像の識別
園田 潤仙台高専)・木本智幸大分高専EMT2018-17 MW2018-32 OPE2018-20 EST2018-15 MWP2018-16 エレソ技報アーカイブへのリンク:EMT2018-17 MW2018-32 OPE2018-20 EST2018-15 MWP2018-16
抄録 (和) 地中レーダでは地中に入射した電波の誘電率差で生じる反射波により地中物体を検出する技術であり,近年劣化が社会問題化している社会インフラのセンシングに有効な技術である.しかしながら,地中レーダ画像から物体の材質や大きさを識別することが課題であった.我々は,多層のニューラルネットワークを用いた機械学習であるディーラーニングによるレーダ画像からの地中物体識別を目的に,GPUクラスタを用いたFDTD法による地中レーダシミュレーションで学習用レーダ画像を生成し,畳み込みニューラルネットCNNを用いた複雑さの異なる多様な媒質における地中物体の識別特性を検討している.本稿では,ImageNetで学習済みのVGG16の結合加重を用いた転移学習とシミュレーション画像による実験画像の識別向上について報告する. 
(英) In this study, to automatically detect underground objects from the ground penetrating radar (GPR) images by the deep neural network (DNN), we have generated GPR images for training the DNN using a fast finite-difference time-domain (FDTD) simulation with graphics processing units (GPUs). Also, we have obtained characteristics of underground objects using the generated GPR images with a convolutional neural network (CNN) and finetuning using a modified VGG16 trained by the ImageNet. It is shown that the CNN and the VGG16 can identify four materials of experimental GPR images roughly 75% and 80% accuracy, respectively.
キーワード (和) ディープラーニング / 転移学習 / VGG16 / CNN / 地中レーダ / FDTD / /  
(英) Deep learning / transfer learning / VGG16 / CNN / ground penetrating radar / FDTD / /  
文献情報 信学技報, vol. 118, no. 144, EST2018-15, pp. 59-62, 2018年7月.
資料番号 EST2018-15 
発行日 2018-07-12 (EMT, MW, OPE, EST, MWP) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685    Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
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PDFダウンロード EMT2018-17 MW2018-32 OPE2018-20 EST2018-15 MWP2018-16 エレソ技報アーカイブへのリンク:EMT2018-17 MW2018-32 OPE2018-20 EST2018-15 MWP2018-16

研究会情報
研究会 EST MW OPE MWP EMT IEE-EMT THz  
開催期間 2018-07-19 - 2018-07-20 
開催地(和) 洞爺観光ホテル 
開催地(英)  
テーマ(和) 光・電波ワークショップ 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 EST 
会議コード 2018-07-EST-MW-OPE-MWP-EMT-EMT-THz 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) ディープラーニングにおける転移学習とFDTDシミュレーションによる地中レーダ画像の識別 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) GPR Image Recognition by Transfer Learning with FDTD Simulation on Deep Learning 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) ディープラーニング / Deep learning  
キーワード(2)(和/英) 転移学習 / transfer learning  
キーワード(3)(和/英) VGG16 / VGG16  
キーワード(4)(和/英) CNN / CNN  
キーワード(5)(和/英) 地中レーダ / ground penetrating radar  
キーワード(6)(和/英) FDTD / FDTD  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 園田 潤 / Jun Sonoda / ソノダ ジュン
第1著者 所属(和/英) 仙台高等専門学校 (略称: 仙台高専)
National Institute of Technology, Sendai College (略称: NIT, Sendai)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 木本 智幸 / Tomoyuki Kimoto / キモト トモユキ
第2著者 所属(和/英) 大分工業高等専門学校 (略称: 大分高専)
National Institute of Technology, Oita College (略称: NIT, Oita)
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講演者 第1著者 
発表日時 2018-07-19 15:20:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 EST 
資料番号 EMT2018-17, MW2018-32, OPE2018-20, EST2018-15, MWP2018-16 
巻番号(vol) vol.118 
号番号(no) no.141(EMT), no.142(MW), no.143(OPE), no.144(EST), no.145(MWP) 
ページ範囲 pp.59-62 
ページ数
発行日 2018-07-12 (EMT, MW, OPE, EST, MWP) 


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