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  1. 研究報告
  2. コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)
  3. 2022
  4. 2022-CVIM-230

学習済みモデルに任意の出力を促す画像生成とそれを用いた学習

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/217837
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/217837
408a4f0b-fb2f-45d4-bfc0-8013bd2ffc90
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-CVIM22230024.pdf IPSJ-CVIM22230024.pdf (2.3 MB)
Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2022-05-05
タイトル
タイトル 学習済みモデルに任意の出力を促す画像生成とそれを用いた学習
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
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
大阪公立大学大学院情報学研究科基幹情報学専攻
著者所属
大阪公立大学大学院情報学研究科基幹情報学専攻
著者所属
大阪公立大学大学院情報学研究科基幹情報学専攻
著者所属(英)
en
Graduate School of Informatics, Osaka Metropolitan University
著者所属(英)
en
Graduate School of Informatics, Osaka Metropolitan University
著者所属(英)
en
Graduate School of Informatics, Osaka Metropolitan University
著者名 平野, 甫

× 平野, 甫

平野, 甫

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岩村, 雅一

× 岩村, 雅一

岩村, 雅一

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黄瀬, 浩一

× 黄瀬, 浩一

黄瀬, 浩一

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本稿では,画像分類モデルに任意の出力を促す画像生成手法を提案するとともに,提案手法による生成画像を用いた学習を検証する.従来の画像生成手法では画像分類モデルの 1 位の出力のみを改変させるが,提案手法では 1 位の出力のみならず 2 位以降の出力をも任意に改変することができる.提案手法による生成画像の活用例として,生成画像を用いた画像分類モデルの学習を行った.実験の結果,生成画像を用いない学習に比べ,画像分類の精度が向上した.
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-230, 号 24, p. 1-6, 発行日 2022-05-05
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
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Ver.1 2025-01-19 15:21:42.728925
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