論文
ガウシアンフィルタによる畳み込みニューラルネットワークによる堆積物分類モデルの高精度化
2021 年 77 巻 2 号 p. I_1099-I_1104
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2021 年 77 巻 2 号 p. I_1099-I_1104
畳み込みニューラルネットワークを利用した空撮画像から堆積物を分類するモデルの礫域の分類精度向上を目指し，学習に用いる画像に対してガウシアンフィルタを適用した学習データセットによる学習を行った．学習精度，テスト精度は原画像を用いた学習と比較して高い精度の学習結果が得られた．砂域，礫域の空撮画像に対して適用した結果，砂域においてはガウシアンフィルタの強度が強くなると分類精度が低下する結果となった．一方，礫域に対してはガウシアンフィルタの強度が増加するにつれて分類精度は向上した．しかしながら，一部の礫域は砂域として分類されており，実用十分な精度は得られなかった．一定の精度向上が得られたことから，学習に用いる画像枚数を増加させるなどでよりモデルの分類精度向上が期待できると考えられた．
