| アイテムタイプ |
学術雑誌論文 / Journal Article(1) |
| 公開日 |
2025-10-24 |
| タイトル |
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タイトル |
Automated Classification of High-Grade Dried Shiitake Mushrooms Using Machine Learning |
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言語 |
en |
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言語 |
eng |
| キーワード |
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言語 |
en |
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キーワード |
Autoencoders (AE) |
| キーワード |
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言語 |
en |
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キーワード |
Convolutional Neural Networks (CNN) |
| キーワード |
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言語 |
en |
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キーワード |
Model Optimization |
| キーワード |
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言語 |
en |
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キーワード |
Shiitake Mushrooms |
| 資源タイプ |
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資源タイプ |
journal article |
| アクセス権 |
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アクセス権 |
open access |
| 著者 |
Kimura, Leona
Hamasuna, Ota
大榮, 薫
池田, 諭
WEKO
13066
e-Rad_Researcher
70282796
| ja |
池田, 諭
宮崎大学
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| ja-Kana |
イケダ, サトシ
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| en |
Ikeda, Satoshi
University of Miyazaki
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Search repository
青木, 謙二
武居, 周
Kudo, Akihiro
| en |
Kudo, Akihiro（Personal）
National Institute of Technology, Tomakomai College
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Search repository
Sugimoto, Kazuhide
坂本, 眞人
WEKO
11783
e-Rad_Researcher
50196101
| ja |
坂本, 眞人
宮崎大学
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| ja-Kana |
サカモト, マコト
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| en |
Sakamoto, Makoto
University of Miyazaki
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Search repository
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| 抄録 |
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内容記述タイプ |
Abstract |
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内容記述 |
This study aims to automate shiitake mushroom sorting using an anomaly detection system with Autoencoders (AE) trained on acceptable product data. Initial experiments using CNN approaches highlighted challenges in achieving high accuracy for acceptable product classification, necessitating improvement. The AE-based approach showed progress in detecting defective products via data cleansing, augmentation, and training optimization. However, misclassification of acceptable products with features like darker areas or complex textures remains an issue. This presentation outlines current findings and strategies, including data expansion and model improvements, to address these challenges. |
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言語 |
en |
| 書誌情報 |
en : Proceedings of International Conference on Artificial Life and Robotics
ja : 人工生命とロボットに関する国際会議予稿集
巻 30,
p. 613-617,
発行日 2025-02-13
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| 出版者 |
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出版者 |
ALife Robotics |
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言語 |
en |
| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
EISSN |
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収録物識別子 |
24359157 |
| DOI |
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関連タイプ |
isVersionOf |
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識別子タイプ |
DOI |
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関連識別子 |
https://doi.org/10.5954/icarob.2025.os23-2 |
| 著者版フラグ |
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出版タイプ |
VoR |
fulltext (392 KB)
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