講演抄録/キーワード |
講演名 |
2024-03-12 13:55
クラス間合成と一貫性正則化を用いた セグメンテーションによる糸状菌の識別 ○清水大雅(山梨大)・アスガー ワリード(オクラホマ州立大)・片岡良太・服部元信(山梨大) NC2023-57 |
抄録 |
(和) |
環境を保護するための農業の実施には土壌診断が必要とされている.しかし現在の診断法は識別の難しさや診断コストが高いなどの点から診断の敷居が高く,より簡易的な診断法が必要とされている.そこで本研究では,近年様々な分野で活躍しているセグメンテーションモデルを応用し,土壌から採取して培養した糸状菌を分類することで診断方法に利用することを提案する.
また,セグメンテーションモデルのオリジナルデータの学習にはラベルの付与,学習データの準備に多大なコストがかかることも考慮し,半教師あり学習の1つである一貫性正則化を複数組み合わせて学習に取り入れた.
その結果一般的な半教師あり学習と比較して,提案した手法では5%程度の識別精度の向上を確認でき,診断法の1つとして利用できる可能性を見出した. |
(英) |
In agriculture, soil diagnosis is necessary to protect the environment. However, since current diagnostic methods are not very accurate and expensive, there is a need for simpler diagnostic methods.
In this study, we propose to apply the segmentation model, which has been used in various fields in recent years, to classify filamentous fungi collected from soil and cultured, and to use it as a diagnostic method.
Considering that learning original data for segmentation models involves significant costs for label assignment and preparation of training data, we incorporated several combinations of consistency regularization, one of the semi-supervised learning methods, into the learning process.
As a result, we confirmed that the proposed method improves identification accuracy by about 5% compared to general semi-supervised learning, and found that it has the potential to be used as one of the diagnostic methods. |
キーワード |
(和) |
セグメンテーション / 半教師あり学習 / 一貫性正則化 / / / / / |
(英) |
Segmentation / Semi-Supervised Learning / Consistency Regularization / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 123, no. 418, NC2023-57, pp. 81-86, 2024年3月. |
資料番号 |
NC2023-57 |
発行日 |
2024-03-04 (NC) |
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) |
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NC2023-57 |
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