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アイテム
独立成分分析と深層学習によるセマンティックセグメンテーション手法の検討
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/205202
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/20520233a36212-6dd5-47fe-957d-46864c66e00b
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-Z82-2Q-05.pdf (928.3 kB)
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Copyright (c) 2020 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||
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| 公開日 | 2020-02-20 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 独立成分分析と深層学習によるセマンティックセグメンテーション手法の検討 | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 室蘭工大 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 室蘭工大 | ||||||||||
| 著者名 |
渡辺, 圭祐
× 渡辺, 圭祐
× 鈴木, 幸司
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 近年，深層学習によって画像をピクセルごとにクラス分類するセマンティックセグメンテーションは，自動運転をはじめとした，多くの分野で応用され成果を挙げている．しかし，セグメンテーションの精度を向上させるためには学習のための大規模データセットが必須になっており，小規模データセットでは高い分類精度を得ることが難しい．本研究では，独立成分分析を用いて画像の特徴抽出を行い，ニューラルネットワークの学習データとして用いた．これにより小規模な画像データセットに対してセマンティックセグメンテーションを行い，良好な精度を得ることができた． | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||
| 書誌情報 |
第82回全国大会講演論文集 巻 2020, 号 1, p. 165-166, 発行日 2020-02-20 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
