- 10月 22, 2026
バナナ品種の品質等級を跨いだAI判別精度向上｜CNNとTransformerのハイブリッド手法
バナナの品種分類において、学習時に含まれない品質等級への汎用性が課題だった。本研究はSwin TransformerとResNetを組み合わせ、KLダイバージェンスによる自己蒸留を導入。これにより等級間の外観変化に強い特徴表現を獲得し、平均精度81.25%を実現した。
TAG
バナナの品種分類において、学習時に含まれない品質等級への汎用性が課題だった。本研究はSwin TransformerとResNetを組み合わせ、KLダイバージェンスによる自己蒸留を導入。これにより等級間の外観変化に強い特徴表現を獲得し、平均精度81.25%を実現した。