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アイテム
AI画像検査における中間層データを用いた再学習時間の短縮
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/229823
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/229823f966076d-4f01-4454-91e7-6fefcb276edf
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-Z85-4C-03.pdf (769.6 kB)
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Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||
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| 公開日 | 2023-02-16 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | AI画像検査における中間層データを用いた再学習時間の短縮 | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 東芝 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 東芝 | ||||||||||
| 著者名 |
内田, 美幸
× 内田, 美幸
× 鷲谷, 泰佑
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 製造現場におけるAI画像検査の精度低下は不良品流出につながるため、早期の検査精度回復が必要となる。一般に、既存の学習データに新たな学習データを加えてAIモデルを再学習することで、検査精度を回復できる。しかし、データの蓄積により学習データ量が増大し、再学習に1週間以上の時間を要する場合もあり、効率的な再学習技術が求められている。そこで、再学習時間を短縮する技術として、画像の特徴が数値化されているAIモデルの中間層データを活用し、学習データの多様な特徴を効率的に学習する手法を開発した。開発した学習手法を実際のAI画像検査へ適用した結果、再学習に要する時間を半減可能なことを確認した。 | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||
| 書誌情報 |
第85回全国大会講演論文集 巻 2023, 号 1, p. 43-44, 発行日 2023-02-16 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
