H-014
転移可能なディープニューラルネットワークに基づくのゴミ分類

◎XUE LIU・小嶋和徳・伊藤慶明（岩手県大）

留学生３０万人計画の実施に伴い、来日の留学生は増加している。日本はゴミ分別に厳しい国である。多数の在日留学生にとってゴミ分別は難しい。留学生がゴミの分別を間違えることはよくあるがその場合、環境を汚染するだけでなく、資源を無駄にしている。留学生の生活を応援するためにゴミ分別方法を提案する。既存のゴミ分類方法がたくさんあるが本研究では転移学習に基づくゴミ分類方法を考案した。本論文で、転移可能なディープニューラルネットワークを使用したゴミ分類の結果について説明し、より良い結果を得るためにデータを拡張した。データのバランスが転移学習の結果に一定の影響を与えることが分かった。