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アイテム
Curriculum Learningを用いたネットワーク群による効率的な大規模動画像検索
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/178328
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/178328235ac860-ccb7-464d-abfd-7cd7638ab617
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-CVIM17206001.pdf (3.3 MB)
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Copyright (c) 2017 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2017-03-02 | |||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||
| タイトル | Curriculum Learningを用いたネットワーク群による効率的な大規模動画像検索 | |||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||
| 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 | ||||||||||||||
| 神戸大学大学院システム情報学研究科 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 情報通信研究機構脳情報通信融合研究センター／大阪大学大学院情報科学研究科 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| ドイツジーゲン大学パターン認識グループ | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 神戸大学大学院システム情報学研究科 | ||||||||||||||
| 著者名 |
松本, 泰幸
× 松本, 泰幸
× 篠崎, 隆志
× 白浜, 公章
× 上原, 邦昭
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| 論文抄録 | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||
| 内容記述 | 画像認識分野において，学習済みの畳込みニューラルネットワーク （CNN） を用いた特徴抽出器としての効率的な利用が知られている．一方，抽出した特徴量を用いた識別器の学習には計算コストがかかる．特に，識別概念が大規模な場合には問題となる．本稿では，抽出した特徴を，小規模なネットワークに学習させ，さらに Curriculm Learning （段階的な転移学習） を行えば，従来の識別器よりも高速かつ，認識する概念が大規模な場合に対しても柔軟な認識が可能となる手法を紹介する． | |||||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||||
| 収録物識別子 | AA11131797 | |||||||||||||
| 書誌情報 |
研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM） 巻 2017-CVIM-206, 号 1, p. 1-8, 発行日 2017-03-02 |
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| ISSN | ||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||||||
| 収録物識別子 | 2188-8701 | |||||||||||||
| 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 | |||||||||||||
