1S-07
2段階転移学習によるナス病害自動診断システム開発の試み
○田邉肇比古，鍵和田聡（法大），宇賀博之（埼玉県農業技術研究センター），彌冨　仁（法大）
植物病害の被害を抑えるため植物病害診断システムの研究が行われている.我々はこれまで深層学習手法であるConvolutional Neural Networksを用い、キュウリの病害診断において高い識別精度を達成している.同様の手法で他作物の識別器構築も期待されるが、作物ごとに固有の識別の課題があり、現状では学習画像が不足している。本研究では転移学習を行うことで高い識別精度が得られることに着目する。公開されている一般画像データセットを用いた学習済みのモデルを、キュウリ葉の病害識別または植物種識別の学習に使用し,さらにナスの画像で再学習しナス葉の病害診断に使用する2段階の転移学習手法を提案し、識別器の構築と検証を行った.
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