2026-04-12T16:41:10Z https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/oai

oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00236145 2025-01-19T09:22:27Z 6504:11678:11689

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 長野, 駿介 熊田, 孝恒 中島, 亮一 中原, 裕之 人工知能と認知科学 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。 情報処理学会 2024-03-01 jpn conference paper https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236145 AN00349328 第86回全国大会講演論文集 2024 1 617 618 https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/236145/files/IPSJ-Z86-5T-06.pdf application/pdf 194.7 kB 2024-07-03