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  1. 資料タイプ別
  2. 図書

ASCII Art Classification Model by Transfer Learning and Data Augmentation

https://tokushima-u.repo.nii.ac.jp/records/2008837
https://tokushima-u.repo.nii.ac.jp/records/2008837
1bae43a8-8622-4518-ba59-ecb26809b009
名前 / ファイル ライセンス アクション
faia_331_608.pdf faia_331_608.pdf (763 KB)
license.icon
Item type 文献 / Documents(1)
公開日 2021-07-30
アクセス権
アクセス権 open access
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_2f33
資源タイプ book
出版社版DOI
関連識別子 https://doi.org/10.3233/FAIA200738
関連名称 10.3233/FAIA200738
出版タイプ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
タイトル
タイトル ASCII Art Classification Model by Transfer Learning and Data Augmentation
著者 フジサワ, アキラ

× フジサワ, アキラ

ja フジサワ, アキラ

ja-Kana フジサワ, アキラ

en Fujisawa, Akira

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松本, 和幸

× 松本, 和幸

WEKO 311
徳島大学 教育研究者総覧 174482/profile-ja.html
e-Rad 90509754

ja 松本, 和幸
ISNI

ja-Kana マツモト, カズユキ

en Matsumoto, Kazuyuki

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オオタ, カズキ

× オオタ, カズキ

ja オオタ, カズキ

ja-Kana オオタ, カズキ

en Ohta, Kazuki

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吉田, 稔

× 吉田, 稔

WEKO 641
徳島大学 教育研究者総覧 262599/profile-ja.html
e-Rad 40361688

ja 吉田, 稔
ISNI

ja-Kana ヨシダ, ミノル

en Yoshida, Minoru

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北, 研二

× 北, 研二

WEKO 94
徳島大学 教育研究者総覧 10739/profile-ja.html
e-Rad 10243734

ja 北, 研二
ISNI

ja-Kana キタ, ケンジ

en Kita, Kenji

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抄録
内容記述 In this study, we propose an ASCII art category classification method based on transfer learning and data augmentation. ASCII art is a form of nonverbal expression that visually expresses emotions and intentions. While there are similar expressions such as emoticons and pictograms, most are either represented by a single character or are embedded in the statement as an inline expression. ASCII art is expressed in various styles, including dot art illustration and line art illustration. Basically, ASCII art can represent almost any object, and therefore the category of ASCII art is very diverse. Many existing image classification algorithms use color information; however, since most ASCII art is written in character sets, there is no color information available for categorization. We created an ASCII art category classifier using the grayscale edge image and the ASCII art image transformed from the image as a training image set. We also used VGG16, ResNet-50, Inception v3, and Xception’s pre-trained networks to fine-tune our categorization. As a result of the experiment of fine tuning by VGG16 and data augmentation, an accuracy rate of 80% or more was obtained in the “human” category.
キーワード
主題 ASCII art
キーワード
主題 transfer learning
キーワード
主題 fine tuning
キーワード
主題 data augmentation
書誌情報 en : Frontiers in Artificial Intelligence and Applications

巻 331, p. 608-618, 発行日 2020-10-01
ISBN
識別子タイプ ISBN
関連識別子 9781643681344
ISBN
識別子タイプ ISBN
関連識別子 9781643681351
収録物ID
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 09226389
収録物ID
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 18798314
出版者
出版者 IOS Press
備考
値 Ebook Title: Fuzzy Systems and Data Mining VI
権利情報
権利情報 This article is published online with Open Access by IOS Press and distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License 4.0 (CC BY-NC 4.0).
EID
識別子 372378
言語
言語 eng
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Ver.1 2024-11-22 07:48:04.978759
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