論文の概要: Two-stage CNN-based wood log recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.04450v1
• Date: Tue, 12 Jan 2021 12:51:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-04 01:43:51.061450
• Title: Two-stage CNN-based wood log recognition
• Title（参考訳）: 二段階cnnに基づく木ログ認識
• Authors: Georg Wimmer and Rudolf Schraml and Heinz Hofbauer and Alexander Petutschnigg and Andreas Uhl
• Abstract要約: この研究は、CNNに基づくログエンドのセグメンテーションと、セグメント化されたログエンドの最終的なCNNベースの認識を組み合わせた畳み込みニューラルネットワーク(CNN)ベースのアプローチを示す。 その結果,提案した2段階CNNベースのアプローチは従来のアプローチよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.00495509730133
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The proof of origin of logs is becoming increasingly important. In the context of Industry 4.0 and to combat illegal logging there is an increasing motivation to track each individual log. Our previous works in this field focused on log tracking using digital log end images based on methods inspired by fingerprint and iris-recognition. This work presents a convolutional neural network (CNN) based approach which comprises a CNN-based segmentation of the log end combined with a final CNN-based recognition of the segmented log end using the triplet loss function for CNN training. Results show that the proposed two-stage CNN-based approach outperforms traditional approaches.
• Abstract（参考訳）: ログの起源の証明はますます重要になりつつある。 industry 4.0の文脈で、違法なロギングと戦うために、個々のログを追跡するモチベーションが高まっている。 この分野でのこれまでの研究は、指紋や虹彩認識にインスパイアされた手法に基づくデジタルログエンド画像を用いたログ追跡に重点を置いていた。 本研究は,CNNトレーニングのための三重項損失関数を用いて,ログ端のCNNに基づくセグメンテーションとセグメント化されたログ端の最終的な認識を組み合わせた畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づくアプローチを提案する。 その結果,提案手法は従来のアプローチよりも優れていることがわかった。

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