人物検出における学習データ拡張のためのCycleGANの分散深層学習

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2019-12-11
• タイトル: 人物検出における学習データ拡張のためのCycleGANの分散深層学習
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 深層学習
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 国立研究開発法人産業技術総合研究所／パナソニック株式会社
• 著者所属: 国立研究開発法人産業技術総合研究所
• 著者所属: 国立研究開発法人産業技術総合研究所／パナソニック株式会社
• 著者名: 西川, 由理; 佐藤, 仁; 小澤, 順
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 深層学習による人物検出では学習データの収集および教師ラベル作成に多くの時間と費用を要し，Generative Adversarial Networks (GANs) を用いた学習データ拡張による性能向上が期待されている．しかし GAN は一般に学習時間が長く，パラメータ設定も困難であることが知られており，効率の良い学習データ生成のために高速化が求められる．一方，大規模な分散深層学習は，画像認識でのパラメータ設定や最適化の汎用的な手法に関するノウハウが蓄積されているが，GAN で検討されている事例は非常に少ない．本研究では，GAN の一つである CycleGAN を用いた画像生成において分散深層学習を適用し，産業技術総合研究所の大規模 AI クラウド計算システム ABCI を用いた学習効果とスケーラビリティについて報告する．NVIDIA Tesla V100 を最大 512 台用いて評価した結果，4 台のときと比べて約 93.8 倍の高速化を確認した．また分散深層学習による生成画像を人物検出モデルの教師データに加えたところ，実画像のみで学習したモデルを超える検出精度が得られた．
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10463942
• 書誌情報: 研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）; 巻 2019-HPC-172, 号 5, p. 1-7, 発行日 2019-12-11
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8841
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会