SHOEISHA iD

※旧SEメンバーシップ会員の方は、同じ登録情報(メールアドレス&パスワード)でログインいただけます

ECzine Academy(イーシージン・アカデミー)とは、自社ECのプロフェッショナルの育成を支援する講座の総称です。ECzine編集部が企画し、基本となる「2日でわかるEC構築・運営基礎講座」ほか、その時々のトレンドをいち早く学んでいただけるようテーマ別講座をご用意しています。

12月13日-14日にアーカイブ配信決定!

ECzine Day(イーシージン・デイ)とは、ECzineが主催するカンファレンス型のイベントです。変化の激しいEC業界、この日にリアルな場にお越しいただくことで、トレンドやトピックスを効率的に短時間で網羅する機会としていただければ幸いです。

  • 前回のECzine Dayのセッションの様子をレポート記事でお読みいただけます。

  • 過去開催時のイベントテーマをまとめてご覧いただけます。

最新イベントはこちら!

ECzine Day 2023 Summer

2023年6月14日(水)10:00~16:10(予定)

「季刊ECzine」とは、年に4回、EC業界の重要ポイントだけをまとめてお届けする紙の雑誌です。ECの最新トレンドを取り上げた「特集記事」のほか、重要なトピックスに関する知識を上書き保存する「定点観測」、EC業界のニュースや記事を振り返るコーナーなど、自社のECビジネスを俯瞰していただく際のヒントになる内容が満載です。 ※諸般の事情により、2023年春号(vol.24)をもって休刊となります。

季刊ECzine

2022年冬号(vol.23)
特集「Social merges with OMO~垣根なきコマースを実現する発想とテクノロジー~」

「季刊ECzine」購読者なら
誌面がウェブでも読めます

ECzineニュース

東大、画像から特定の物体を検出するAIを作る際のアノテーション作業を省略するアルゴリズムを開発

 東京大学大学院農学生命科学研究科附属生態調和農学機構の郭威助教らは、中国農業科学院、北京工業大学と共同で、アノテーション作業がなくても果実検出AIモデルの作成が可能となるアルゴリズムを提案した。

 果実の検出と計数は、園芸のスマート化にとって不可欠な作業であり、深層学習に基づく果実の自動検出技術の近年の発展は目覚ましい。しかし、これまでの深層学習に基づく果実検出モデルの多くは、完全な教師あり学習に基づいて生成されているため、特定の対象(果物や品種など。以下、ドメインと呼ぶ)で学習したモデルをほかのドメインに利用することはできない。そのため、常に新しいドメインに対して、時間と労力を要するアノテーション作業を行って教師データを再作成する必要があった。

 そこで本論文では、あるドメインで学習した既存のモデルを、新たなアノテーションをせずに新しいドメイン用に、検出精度を落とすことなく変換できるモデル汎化法を提案。同手法を利用すれば、異なる作物種、異なる品種など、従来教師データ再構築が必要だった場合でも、アノテーション作業無しで果実検出モデルの作成が可能となるなど、AIを活用したスマート農業技術の実用化を加速することが期待できるという。

この記事は参考になりましたか?

  • Facebook
  • Twitter
  • Pocket
  • note
関連リンク
この記事の著者

ECzine編集部(イーシージンヘンシュウブ)

ECZine編集部です。ネットショップ運営に役立つ情報をお届けします。

※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です

この記事をシェア

ECzine(イーシージン)
https://eczine.jp/news/detail/9241 2021/06/03 06:00

Special Contents

PR

おすすめ

アクセスランキング

アクセスランキング

イベント

ECzine Day(イーシージン・デイ)とは、ECzineが主催するカンファレンス型のイベントです。変化の激しいEC業界、この日にリアルな場にお越しいただくことで、トレンドやトピックスを効率的に短時間で網羅する機会としていただければ幸いです。

2022年8月30日(火)10:00~16:10

新規会員登録無料のご案内

  • ・全ての過去記事が閲覧できます
  • ・会員限定メルマガを受信できます

メールバックナンバー

アクセスランキング

アクセスランキング