文献の詳細

論文の言語	日本語
著者	山田良博, 岩村雅一, 黄瀬浩一
論文名	画像分類精度を向上させる追加タスクの検討
論文誌名	電子情報通信学会技術研究報告
Vol.	118
No.	513
発表番号	PRMU2018-159
ページ	pp.155-160
ページ数	6 pages
発表場所	電気通信大学, 東京都調布市
年月	2019年3月
要約	画像中に含まれる物体を分類する画像分類技術において，Convolutional Neural Network (CNN)は分類精度を向上させることで注目を集めている．原則として，CNNの学習は各画像に正しい分類結果を表すラベルが付与されているという条件が仮定されている．この場合，優れた特徴表現能力を学習するためには，人手でラベルが付けられた膨大な枚数の画像を学習する必要があり，コストが高い．この状況を改善するために，ラベルが付与されていない条件で優れた特徴表現能力を獲得する手法が模索されていた．近年，CNNに対して本来の画像分類とは異なる学習タスク(Pretext Task)を扱うことで，ラベルが付与されていない条件で優れた特徴表現が学習可能なことが示された．このようなPretext Taskは従来の教師あり学習とは異なる特徴表現能力を学習している可能性が高く，組み合わせることで分類精度を改善できると考えられる．しかし，Pretext Taskと本来の画像分類タスクを組み合わせた場合については詳しく検証されておらず，有効な方法は示されていない．そこで，2種類のアプローチを通して，Pretext Taskと本来の画像分類タスクについての有効性について検討を行った．実験結果からは，全くランダムに与えられたラベルの学習であっても，本来の画像分類タスクに寄与することを確認した．ただし，我々が検討したタスクは認識精度を大きく改善しなかった．

• 次のファイルが利用可能です．
1. PRMU_2019.pdf (406.2KB)
• BibTeX用エントリー

  @InCollection{山田良博2019,
    author =	{山田良博 and 岩村雅一 and 黄瀬浩一},
    title =	{画像分類精度を向上させる追加タスクの検討},
    booktitle =	{電子情報通信学会技術研究報告},
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    location =	{電気通信大学, 東京都調布市}
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