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アイテム
視点依存性から着想を得た深層学習画像分類のためのデータ刈り込み戦略
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236145
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236145b1c97204-e76a-4090-b224-dfa4b9f29fd3
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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Item type | National Convention(1) | |||||||||||||
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公開日 | 2024-03-01 | |||||||||||||
タイトル | ||||||||||||||
タイトル | 視点依存性から着想を得た深層学習画像分類のためのデータ刈り込み戦略 | |||||||||||||
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 | ||||||||||||||
京大 | ||||||||||||||
著者所属 | ||||||||||||||
京大 | ||||||||||||||
著者所属 | ||||||||||||||
京大 | ||||||||||||||
著者所属 | ||||||||||||||
理研 | ||||||||||||||
著者名 |
長野, 駿介
× 長野, 駿介
× 熊田, 孝恒
× 中島, 亮一
× 中原, 裕之
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論文抄録 | ||||||||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||||||||
内容記述 | 本研究論文は、深層学習の画像認識における、冗長な学習データを削除し効率的な学習を可能にするデータ刈り込み手法に焦点を当てる。人間のオブジェクト認知における視点依存性(オブジェクトを観察する視点によって、認識の容易さが変わること)を参考にして、3Dオブジェクトの2D投影面積、およびオブジェクトの持つパーツ数を用いた、データ刈り込み手法における新しいメトリックを提案する。これら2つのメトリックは、ランダムなデータ刈り込みと比較して、画像分類タスクにおいて高い精度を達成した。よって、人間のオブジェクト認知特性を活用したメトリックが、データ刈り込みにおいて有効であることを示唆している。 | |||||||||||||
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86回全国大会講演論文集 巻 2024, 号 1, p. 617-618, 発行日 2024-03-01 |
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出版者 | ||||||||||||||
言語 | ja | |||||||||||||
出版者 | 情報処理学会 |