WEKO3
アイテム
知識グラフを用いた転移学習による少数ショット画像認識
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/216939
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/21693915e43042-9fdd-498d-bd14-0fe5f0e7ea74
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-CVIM22229008.pdf (2.8 MB)
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Copyright (c) 2022 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.
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| CVIM:会員：¥0, DLIB:会員：¥0 | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||||||
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| 公開日 | 2022-03-03 | |||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||
| タイトル | 知識グラフを用いた転移学習による少数ショット画像認識 | |||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | セッション2-A | |||||||||||||
| 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 | ||||||||||||||
| 大阪大学大学院工学研究科 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 大阪大学大学院工学研究科 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 東京理科大学工学部情報工学科 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 大阪大学大学院工学研究科 | ||||||||||||||
| 著者名 |
谷口, 琉聖
× 谷口, 琉聖
× 新田, 直子
× 中村, 和晃
× 馬場口, 登
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| 論文抄録 | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||
| 内容記述 | 画像認識において動植物の種類など詳細な概念を認識対象とする場合，概念数の膨大さと概念間の視覚的類似性により，各概念について大量の事例画像を収集し視覚特徴に基づいた認識器を学習することは困難である．本研究では視覚特徴及び地理特徴を持つ詳細概念を認識対象とし，概念間の類似度に基づき構築した知識グラフから抽 出した，十分な事例をもつ視覚的または地理的な代表概念に対する認識器を事前に学習する．この認識器をグラフ畳み込みネットワークにより継承することにより，各特徴に基づき詳細概念の候補を絞る認識器が効率的に学習できる． 最後に各特徴に基づく認識結果の統合により，両特徴に基づく高精度な詳細画像認識を目指す． | |||||||||||||
| 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 2022-CVIM-229, 号 8, p. 1-6, 発行日 2022-03-03 |
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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 | |||||||||||||
