適応的なドロップアウト空間の学習によるセマンティックセグメンテーション

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2017-05-03
• タイトル: 適応的なドロップアウト空間の学習によるセマンティックセグメンテーション
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 卒論スポットライトセッション
• 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: 大阪大学院情報科学研究科
• 著者所属: 大阪大学院情報科学研究科
• 著者所属: 大阪大学院情報科学研究科
• 著者所属: 大阪大学院情報科学研究科
• 著者名: 宮内, 佑多朗; 鮫島, 正樹; 菅野, 裕介; 松下, 康之
• 著者名(英): Miyauchi, Yutaro; Masaki, Samejima; Yusuke, Sugano; Yasuyuki, Matsushita
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: ニューラルネットワークを用いた画像認識において学習データに対する過学習を防ぐための手法の一つにドロップアウトがある．これはネットワーク中のノードをランダムに欠落させるものであるが，その最適なドロップアウト率はタスクごとに異なり，事前に調整する必要がある．さらに，セマンティックセグメンテーションのように空間的な特徴配置が重要な役割を果たすタスクにおいては，最適なドロップアウト率は領域毎に異なる可能性があるが，一様にドロップアウト率を決定する従来の枠組みではこのような最適化を行うことができない．本論文ではこれに対し，ドロップアウト率を空間的に最適化するための手法を提案する．従来手法の一様なドロップアウトに加え，提案手法では領域毎の最適なドロップ率を入力画像から適応的に決定するためのネットワークを追加し，セマンティックセグメンテーション精度が向上するようにネットワーク全体を学習する．複数の公開データセットを用いた評価実験により従来のドロップアウト手法との比較を行い，提案手法の有効性を示す．
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 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-207, 号 31, p. 1-8, 発行日 2017-05-03
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• 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