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アイテム
学習時の注目領域重視度の動的調整による画像分類精度の改善
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/220863
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/220863458be37d-0bfc-4c7b-9ba5-e4b832d1efbd
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-Z84-4Q-08.pdf (558.6 kB)
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Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||||||||||||||||
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| 公開日 | 2022-02-17 | |||||||||||||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||||||||||||
| タイトル | 学習時の注目領域重視度の動的調整による画像分類精度の改善 | |||||||||||||||||||||||
| 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 | ||||||||||||||||||||||||
| 近畿大 | ||||||||||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||||||||||
| 近畿大 | ||||||||||||||||||||||||
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| 近畿大 | ||||||||||||||||||||||||
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| 近畿大 | ||||||||||||||||||||||||
| 著者名 |
舩津, 朋和
× 舩津, 朋和
× 波部, 斉
× 永岡, 隆
× 小塚, 健倫
× 根本, 充貴
× 山田, 誉大
× 吉田, 久
× 木村, 裕一
× 石井, 一成
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| 論文抄録 | ||||||||||||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||||||||||||
| 内容記述 | Attention Branch NetworkのようなAttention Mapを学習させるモデルでは，Attention Map の学習と画像分類の学習を同時に行っている．しかし，同時に2種の学習を行っているため，適正な結果が得られずに精度が下がっている場合がある．そこで，損失関数の中でAttention Map の重要度を決める因子を動的に変化させる手法を提案する．提案手法では学習初期では Attention Map を重視しながら学習を進め，その後に画像分類の結果を重視した学習を行う．本論文では，CT画像によりCOVID-19肺炎識別を例にとり，提案手法による学習が効果的に働き，精度が向上することを示す． | |||||||||||||||||||||||
| 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84回全国大会講演論文集 巻 2022, 号 1, p. 231-232, 発行日 2022-02-17 |
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| 出版者 | ||||||||||||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||||||||||||||
