对于道路材质的判别，日本千叶大学的小林大介研究室将其分为5类，玻璃、金

道路材料の判定には、千葉大学の小林大輔研究室がガラス、金属、石、木、水という5つのカテゴリーに分けた。まず、フリッカーはテクスチャをキーワードとして画像を検索し、人間の観察により、片側が256ピクセル、反対側が256ピクセル未満の長方形の画像の場合、さまざまなカテゴリで1000枚の画像が収集され、合計で5000枚の画像になります。<br>次に、基本データに基づいてニューラルネットワークを構築し、人間の脳のニューロンをプロトタイプとして使用し、画像内の特定の特別な部分を見つけ、複数の層を学習して、5つの材料を区別できる認識システムを取得します。

道路材料の判別については、千葉大学の小林大介研究室がガラス、金属、石、木、水面の5つのカテゴリーに分類しました。 まず、Flicker がテクスチャをキーワードとして画像を検索し、人間の観察によって、一方の側が 256 ピクセルに縮小すると同時に、反対側が 256 ピクセル未満の四角形の画像に対して、さまざまなクラスが 1000 枚を収集し、合計 5,000 枚を収集します。<br> 次に、基本的なデータからNeural Networkを構築し、人間の脳のニューロンをプロトタイプとし、画像内の特定の特別な部分を特定し、多層学習を通じて5つの材料を区別できる識別システムを得た。

道路の材質の判別については、日本千葉大学の小林大介研究室が、ガラス、金属、石、木、水面の5種類に分けています。まず、Flickerで質感をキーワードに画像を検索し、人を通して観察し、一致しながら256ピクセルポイントに縮小すると同時に、256ピクセルポイント以下の長方形の画像に対して、各種類は1000枚を採取し、合計5000枚を収集する。<br>そして、基本データに基づいてNeural Networkを構築し、人間の脳のニューロンをモデルにして、画像の中の具体的な特殊な部分を探し出し、多層の反復学習によって、5種類の材質を識別できる識別システムを得る。<br>