3N-02
ディープラーニングを用いた画像処理による農作物病害診断へのData Augmentationの応用
○小林賢一，辻　順平，能登正人（神奈川大）
　農作物の病害診断においては，様々な環境変動が加わった実際の病害画像に対する機械学習に基づく自動診断の研究があるが精度は十分ではない．精度向上のために，多様な撮影環境における学習サンプルが必要であるが，このような画像の収集は困難である．一方，ディープラーニングを用いた画像処理の研究において，既存の学習データを変形・加工することで学習データを拡張するdata augmentationが提案されている．
　そこで，本研究では畳み込みニューラルネットワークを用いた農作物の病害診断にdata augmentationを応用し，部分的な学習サンプルを用いた学習によっても，実用的な診断を可能とする手法を提案する．
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