Fugu-MT 論文翻訳(概要): Measuring the Ripeness of Fruit with Hyperspectral Imaging and Deep Learning

論文の概要: Measuring the Ripeness of Fruit with Hyperspectral Imaging and Deep Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.09808v1
Date: Tue, 20 Apr 2021 07:43:19 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-21 21:43:20.387282
Title: Measuring the Ripeness of Fruit with Hyperspectral Imaging and Deep Learning
Title（参考訳）: ハイパースペクトルイメージングとディープラーニングによる果実の熟度測定
Authors: Leon Amadeus Varga, Jan Makowski and Andreas Zell
Abstract要約: 本稿では,ハイパースペクトルカメラとディープニューラルネットワークアーキテクチャを用いて果実の熟度を計測するシステムを提案する。このアーキテクチャは、成熟状態の予測において、競合するベースラインモデルに勝った。
参考スコア（独自算出の注目度）: 14.853897011640022
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: We present a system to measure the ripeness of fruit with a hyperspectral camera and a suitable deep neural network architecture. This architecture did outperform competitive baseline models on the prediction of the ripeness state of fruit. For this, we recorded a data set of ripening avocados and kiwis, which we make public. We also describe the process of data collection in a manner that the adaption for other fruit is easy. The trained network is validated empirically, and we investigate the trained features. Furthermore, a technique is introduced to visualize the ripening process.
Abstract（参考訳）: 本稿では,ハイパースペクトルカメラと適切なディープニューラルネットワークアーキテクチャを用いて果実の熟度を測定するシステムを提案する。このアーキテクチャは果実の熟度状態の予測において競争ベースラインモデルより優れていた。そのために我々は、熟成するアボカドとキウイのデータセットを記録し、それを公開しました。また,他の果実への適応が容易であるように,データ収集のプロセスについても述べる。訓練されたネットワークは実証的に検証され、訓練された特徴を調べる。さらに, 熟成過程を可視化する技術を導入する。

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