深層学習の画像識別分野への適用事例として,ラーメン二郎の画像から提供店舗を識別するモデルを作成した際の具体的な作業項目や勘所を紹介する.学習データの収集および分類工程においては, クローラーで収集した画像に対するクレンジング処理について重点的に解説する.モデルの学習においては, モデルの識別精度向上につながる各種手法(ファインチューニング, データ拡張,モデルアンサンブル)について重点的に解説する.学習したモデルの評価においては, モデルの各種評価指標の解説および, 作成したモデルの具体的な識別精度を提示する.
- 著者
- 土井 賢治 田頭 茂明 藤田 聡
- 出版者
- 一般社団法人電子情報通信学会
- 雑誌
- 電子情報通信学会技術研究報告. IN, 情報ネットワーク (ISSN:09135685)
- 巻号頁・発行日
- vol.106, no.420, pp.139-144, 2006-12-07
分散ハッシュテーブル(Distributed Hash Table: DHT)は,P2Pシステムにおいてネットワーク上に遍在する資源に対して効率的なアクセスを実現する手法のひとつとして高い注目を集めている.しかし,DHTにはP2Pオーバーレイネットワーク上のピア間の隣接関係が物理ネットワークにおけるノードの"近接性"には無関係に決められているという問題がある.本稿では,ピアがDHTに参加する際の手続きにおいて物理ネットワークにおけるノード間の近接性の全体的な関係を考慮できる手法を用いることで,ノードの近接性を考慮したP2P DHTの構築手法を提案する.提案手法の有効性はシミュレーションにより評価される.
1 0 0 0 OA 当院における壊死性軟部組織感染症の臨床的特徴の検討
- 著者
- 高橋 哲也 藤澤 美智子 土井 賢治 永田 功 中山 祐介 武居 哲洋
- 出版者
- 一般社団法人 日本臨床救急医学会
- 雑誌
- 日本臨床救急医学会雑誌 (ISSN:13450581)
- 巻号頁・発行日
- vol.22, no.3, pp.475-480, 2019-06-30 (Released:2019-06-30)
- 参考文献数
- 18
目的:当院で手術対象となった壊死性軟部組織感染症の臨床的特徴を検討すること。 対象:2006年4月1日〜2018年9月30日に軟部組織感染症で手術を施行した症例のうち組織に壊死性変化を認めた症例を対象とし,その特徴を後方視的に検討した。なお初回手術は壊死組織の完全除去を目的としたdebridementではなく感染部位を切開洗浄する方法を行っている。結果:33例が対象となり,来院から切開までの時間は1時間以内が18例(54.5%)と最多であった。切開後の創部は20例で自然閉鎖または縫合で軽快し,植皮術は10例,肢切断は3例に施行された。入院死亡は8例(24.2%)であった。体幹部感染は死亡症例の全例で認められ,ロジスティック回帰分析で死亡の独立危険因子であった(オッズ比29.0,95%信頼区間1.09-771,p<0.05)。結論:壊死性軟部組織感染症に対する初回にdebridementを施行しない切開法は,来院後きわめて迅速に施行されていた。死亡率は24.2%で,体幹部感染が死亡の独立危険因子であった。
1 0 0 0 OA Kaggle Kuzushiji Recognition(くずし字認識) 手法概要
- 著者
- 土井 賢治
- 著者
- 土井 賢治
- 出版者
- 情報処理学会 ; 1960-
- 雑誌
- 情報処理 (ISSN:04478053)
- 巻号頁・発行日
- vol.59, no.11, pp.971-973, 2018-10-15
深層学習の画像識別分野への適用事例として,ラーメン二郎の画像から提供店舗を識別するモデルを作成した際の具体的な作業項目や勘所を紹介する.学習データの収集および分類工程においては, クローラーで収集した画像に対するクレンジング処理について重点的に解説する.モデルの学習においては, モデルの識別精度向上につながる各種手法(ファインチューニング, データ拡張,モデルアンサンブル)について重点的に解説する.学習したモデルの評価においては, モデルの各種評価指標の解説および, 作成したモデルの具体的な識別精度を提示する.