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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. 2024
  4. 2024-CVIM-238

Dimensional-Fortesを用いたVideo Vision Transformerによるゼニゴケ動画像の分類

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/234158
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/234158
30ef8cb1-10d4-4a10-b01d-944c7d9e7b4e
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-CVIM24238027.pdf IPSJ-CVIM24238027.pdf (2.5 MB)
 2026年5月8日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, CVIM:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2024-05-08
タイトル
タイトル Dimensional-Fortesを用いたVideo Vision Transformerによるゼニゴケ動画像の分類
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 (CVIM)
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
名城大学
著者所属
熊本大学
著者所属
基礎生物学研究所
著者所属
京都大学
著者所属
名城大学
著者名 村田, 晴彦

× 村田, 晴彦

村田, 晴彦

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南野, 尚紀

× 南野, 尚紀

南野, 尚紀

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上田, 貴志

× 上田, 貴志

上田, 貴志

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近藤, 洋平

× 近藤, 洋平

近藤, 洋平

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堀田, 一弘

× 堀田, 一弘

堀田, 一弘

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 近年,深層学習による動画像分類の研究は盛んに行われ,Trasnformer を用いた方法である ViViT の有効性が報告されている.しかし,ViViT は全ての情報をクラストークンに集約し,パッチトークンの情報を捨ててしまう.そこで,パッチトークンを利用して重要な特徴量を強調し,ViViT の精度を向上させるために Dimensional-Fortes を提案する.ゼニゴケ精子の動画像を用いた実験により提案手法の有効性を確認した.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 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 2024-CVIM-238, 号 27, p. 1-5, 発行日 2024-05-08
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 09:53:00.053199
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