深層学習を用いた自然物と人工物の画像分類－本物の犬と犬のぬいぐるみの分類－

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2024-08-28
• タイトル: 深層学習を用いた自然物と人工物の画像分類－本物の犬と犬のぬいぐるみの分類－
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Image Classification of Natural Objects and Man-Made Objects Using Deep Learning－The Classification of Real Dogs and Stuffed Dogs－
• 言語: jpn
• 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: 工学院大学情報学部
• 著者所属: 工学院大学情報学部
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Informatics, Kogakuin University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Informatics, Kogakuin University
• 著者名: 小笠原, 拓郎; 橘, 完太; ナイワラ, P. チャンドラシリ
• 著者名(英): Takuro, Ogasawara; Kanta, Tachibana; Naiwala, P. Chandrasiri
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 自然物と人工物を識別するための汎用的な知見の獲得を目指し，本物の犬と犬のぬいぐるみの画像分類を行う．それぞれの画像を収集し，ディープニューラルネットワーク（DNN）の転移学習を用いて，それらを分類した．様々な種類の DNN を試し，最も高いもので 98% 以上の正解率を得た．そして，誤って分類された画像についてアンケートを実施し，人間でも分類を間違える画像であるのか分析した．加えて，Grad-CAM による画像中の注目領域の可視化や，セマンティックセグメンテーションを用いて，さらに分類精度を向上させるアルゴリズムを検討した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: To acquire comprehensive insights into distinguishing natural from man-made objects, we conducted image classification using real dogs and stuffed dogs. A dataset of images was assembled and deep neural network (DNN) based transfer learning was employed for classification. Several types of DNN architectures were evaluated, achieving a maximum accuracy exceeding 98%. Subsequently, misclassified images were subjected to a questionnaire, examining instances where human perception aligned with or diverged from DNN classifications. Additionally, we explored algorithms aimed at enhancing classification precision, leveraging Grad-CAM for visualizing focal areas within images and semantic segmentation techniques.
• 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: AN10438399
• 書誌情報: 研究報告オーディオビジュアル複合情報処理（AVM）; 巻 2024-AVM-125, 号 15, p. 1-6, 発行日 2024-08-28
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8582
• 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