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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-11-16 16:50 マルチラベル分類ABNを用いたギフチョウ斑紋画像からの食草分類に関する研究 ○平川 翼・荒井嵩貴・山下隆義・藤吉弘亘・大場裕一・福井弘道（中部大）・矢後勝也（東大）  PRMU2023-27 |
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| 抄録 | （和） | チョウ類はその派手な色彩から人目に付きやすく，身近な生物であり，愛好家も多い分類群である．また，標本の収集量が豊富で標本間の比較検討が容易なことから，斑紋の地域変異が認められ，これらは地史や地形，気候，食草などの様々な要因が関係している．そこで本研究では，チョウ斑紋の地域変異と食草の分布に着目し，チョウ斑紋画像からの食草分類を行うことで，その関係性を明らかにすることを目的とする．具体的には，斑紋の地理的変異が知られており，分布解明度が非常に高いチョウ類の一種であるギフチョウを対象とする．デジタル標本および採集地に関するメタデータから，ギフチョウ斑紋画像分類データセットを作成する．本データセットを用いてマルチラベル分類Attention Branch Netowrkを学習することで，斑紋画像から高精度な食草分類が可能となると同時に，アテンションマップの解析により，専門家の知見と同様の判断根拠が獲得できることを示す． |
| （英） | Butterfly is a familiar taxon. Because of the abundance of specimens and the ease of comparison between specimens, regional variation in butterfly spots is well known, which is related to various factors such as geological history, topography, climate, and food plants. In this study, we focus on the relationship between regional variation in butterfly spots and the distribution of food plants, and aim to clarify the relationship by classifying food plants based on images of butterfly spots. Specifically, we will focus on Luehdorfia japonica, a species of butterfly with known geographic variation in butterfly spots and a highly understood distribution. We will create a spotted butterfly image classification dataset based on digital specimens and collection site metadata. We show that the multi-label Attention Branch Netowrk can be trained on the dataset to accurately classify the food plants from the butterfly images, and that the analysis of the attention map provides the same basis for decision-making as the expert knowledge. | |
| キーワード | （和） | Attention Branch Network / マルチラベル分類 / 視覚的説明 / ギフチョウ / 地域変異 / / / |
| （英） | Attention Branch Network / Multi-label Classification / Visual Explanation / Luehdorfia japonica / Local Variation / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 266, PRMU2023-27, pp. 62-67, 2023年11月. | |
| 資料番号 | PRMU2023-27 | |
| 発行日 | 2023-11-09 (PRMU) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | PRMU2023-27 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU IPSJ-CVIM IPSJ-DCC IPSJ-CGVI |
| 開催期間 | 2023-11-16 - 2023-11-17 |
| 開催地（和） | 鳥取県立生涯学習センター（県民ふれあい会館） |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 人を表現・理解するためのCG/DCC/CV/PR技術 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2023-11-PRMU-CVIM-DCC-CGVI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | マルチラベル分類ABNを用いたギフチョウ斑紋画像からの食草分類に関する研究 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | On Food Plant Classification from Luehdorfia Japonica Images using Multi-label Classification ABN |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | Attention Branch Network / Attention Branch Network |
| キーワード(2)（和/英） | マルチラベル分類 / Multi-label Classification |
| キーワード(3)（和/英） | 視覚的説明 / Visual Explanation |
| キーワード(4)（和/英） | ギフチョウ / Luehdorfia japonica |
| キーワード(5)（和/英） | 地域変異 / Local Variation |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| 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） | 平川 翼 / Tsubasa Hirakawa / ヒラカワ ツバサ |
| 第1著者 所属（和/英） | 中部大学 (略称： 中部大) Chubu University (略称： Chubu Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 荒井 嵩貴 / Takaaki Arai / アライ タカアキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 中部大学 (略称： 中部大) Chubu University (略称： Chubu Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山下 隆義 / Takayoshi Yamashita / ヤマシタ タカヨシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 中部大学 (略称： 中部大) Chubu University (略称： Chubu Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 藤吉 弘亘 / Hironobu Fujiyoshi / フジヨシ ヒロノブ |
| 第4著者 所属（和/英） | 中部大学 (略称： 中部大) Chubu University (略称： Chubu Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大場 裕一 / Yuichi Oba / オオバ ユウイチ |
| 第5著者 所属（和/英） | 中部大学 (略称： 中部大) Chubu University (略称： Chubu Univ.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 福井 弘道 / Hiromichi Fukui / フクイ ヒロミチ |
| 第6著者 所属（和/英） | 中部大学 (略称： 中部大) Chubu University (略称： Chubu Univ.) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | 矢後 勝也 / Masaya Yago / ヤゴ マサヤ |
| 第7著者 所属（和/英） | 東京大学 総合研究博物館 (略称： 東大) The University Museum, The University of Tokyo (略称： Tokyo Univ.) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-11-16 16:50:00 |
| 発表時間 | 90分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2023-27 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.266 |
| ページ範囲 | pp.62-67 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-11-09 (PRMU) |
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