論文の概要: Dise\~no y desarrollo de aplicaci\'on m\'ovil para la clasificaci\'on de
flora nativa chilena utilizando redes neuronales convolucionales
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.06592v1
- Date: Fri, 11 Jun 2021 19:43:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-15 16:06:31.578549
- Title: Dise\~no y desarrollo de aplicaci\'on m\'ovil para la clasificaci\'on de
flora nativa chilena utilizando redes neuronales convolucionales
- Title（参考訳）: 神経回路のリフレッシュを応用した植物性ナティヴァ・チリナの細胞機能解析
- Authors: Ignacio Mu\~noz, Alfredo Bolt
- Abstract要約: 本研究は,モバイルアプリに実装されたキリアン種データセットと最適化された分類モデルの開発を紹介する。
データセットは、フィールドで捕獲されたいくつかの種の写真をまとめ、オンラインで利用可能な他のデータセットから利用可能ないくつかの写真を選択することで構築された。
最良のモデルはモバイルアプリ上で実装され、テストセットに対して95%正確な予測率を得た。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Introduction: Mobile apps, through artificial vision, are capable of
recognizing vegetable species in real time. However, the existing species
recognition apps do not take in consideration the wide variety of endemic and
native (Chilean) species, which leads to wrong species predictions. This study
introduces the development of a chilean species dataset and an optimized
classification model implemented to a mobile app. Method: the data set was
built by putting together pictures of several species captured on the field and
by selecting some pictures available from other datasets available online.
Convolutional neural networks were used in order to develop the images
prediction models. The networks were trained by performing a sensitivity
analysis, validating with k-fold cross validation and performing tests with
different hyper-parameters, optimizers, convolutional layers, and learning
rates in order to identify and choose the best models and then put them
together in one classification model. Results: The final data set was
compounded by 46 species, including native species, endemic and exotic from
Chile, with 6120 training pictures and 655 testing pictures. The best models
were implemented on a mobile app, obtaining a 95% correct prediction rate with
respect to the set of tests. Conclusion: The app developed in this study is
capable of classifying species with a high level of accuracy, depending on the
state of the art of the artificial vision and it can also show relevant
information related to the classified species.
- Abstract（参考訳）: 紹介: モバイルアプリは、人工視覚を通じて、リアルタイムで植物種を認識することができる。
しかし、既存の種認識アプリは、様々な固有種や固有種(チリ)を考慮に入れておらず、誤った種予測につながっている。
本研究では,モバイルアプリに最適化された分類モデルとキリアン種データセットの開発を紹介する。
方法:データセットは、フィールドで捕獲されたいくつかの種の写真をまとめ、オンラインで利用可能な他のデータセットから利用可能な画像を選択することで構築された。
画像予測モデルを開発するために畳み込みニューラルネットワークが用いられた。
ネットワークは、感度分析を行い、k-foldクロス検証を行い、異なるハイパーパラメータ、オプティマイザ、畳み込み層、学習率でテストを行い、最良のモデルを識別し、選択し、それらを1つの分類モデルにまとめる。
結果: 最終データセットは,チリの固有種,固有種,外来種を含む46種に複合され,6120枚のトレーニング写真と655枚のテスト写真が得られた。
最良のモデルはモバイルアプリ上で実装され、テストセットに対して95%正確な予測率を得た。
結論: 本研究で開発されたアプリは, 人工視覚の技法の状況に応じて, 高い精度で種を分類することができるとともに, 分類された種に関する関連情報も表示できる。
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