Fugu-MT 論文翻訳(概要): One-Shot learning based classification for segregation of plastic waste

論文の概要: One-Shot learning based classification for segregation of plastic waste

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.13953v1
Date: Tue, 29 Sep 2020 12:16:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-13 05:16:19.751947
Title: One-Shot learning based classification for segregation of plastic waste
Title（参考訳）: ワンショット学習によるプラスチック廃棄物の分離分類
Authors: Shivaank Agarwal, Ravindra Gudi, Paresh Saxena
Abstract要約: 本稿では, 単発学習技術を用いたプラスチック廃棄物のイメージベース分類手法を提案する。提案手法はシアムと三重項損失畳み込みニューラルネットワークを介して生成された識別的特徴を利用して, 樹脂コードに基づく5種類のプラスチック廃棄物の識別を支援する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8103046443444949
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The problem of segregating recyclable waste is fairly daunting for many countries. This article presents an approach for image based classification of plastic waste using one-shot learning techniques. The proposed approach exploits discriminative features generated via the siamese and triplet loss convolutional neural networks to help differentiate between 5 types of plastic waste based on their resin codes. The approach achieves an accuracy of 99.74% on the WaDaBa Database
Abstract（参考訳）: リサイクル可能な廃棄物を分離する問題は、多くの国でかなり厄介です。本稿では, 単発学習技術を用いたプラスチック廃棄物のイメージベース分類手法を提案する。提案手法では, シアム系および三重項損失畳み込みニューラルネットワークを用いて, 5種類のプラスチック廃棄物を樹脂コードに基づいて識別する。和田場データベース上で99.74%の精度を実現する手法

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