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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2015-07-17 10:10 ［招待講演］深層畳み込みニューラルネットによる画像特徴抽出と転移学習 ○中山英樹（東大）  SP2015-45 |
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| 抄録 | （和） | 画像認識分野において，畳み込みニューラルネット(CNN)は多くのタスクで驚異的な性能を達成し，注目を集めている．特に，ImageNetに代表される大規模物体認識データセットを用いて学習させたCNNの中間層から抽出される特徴は非常に汎用性が高く，さまざまなドメインで利用可能であることが示されている．本講演では，CNNの発展の歴史を概観したのち，CNNの特徴抽出器としての利用や，fine-tuningによる転移学習の研究事例について紹介し，議論する． |
| （英） | Convolutional neural network (CNN) has attracted more and more attention for its remarkable performance in visual recognition. Particularly, it has been shown that features extracted from middle-level layers of CNNs trained with sufficiently large-scale object recognition datasets (typically the ImageNet) are highly generic and that they can be exploited in various domains. In this talk, we will review the history of CNN, and then introduce some case examples of CNNs utilized as a generic feature extractor, and transfer learning through fine-tuning. | |
| キーワード | （和） | 深層学習 / 畳み込みニューラルネットワーク / 画像特徴抽出 / 転移学習 / / / / |
| （英） | Deep learning / Convolutional neural network / Image feature extraction / Transfer learning / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 115, no. 146, SP2015-45, pp. 55-59, 2015年7月. | |
| 資料番号 | SP2015-45 | |
| 発行日 | 2015-07-09 (SP) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | SP2015-45 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SP IPSJ-SLP |
| 開催期間 | 2015-07-16 - 2015-07-17 |
| 開催地（和） | かたくら諏訪湖ホテル |
| 開催地（英） | Katakura Suwako Hotel |
| テーマ（和） | 認識，理解，対話，一般 |
| テーマ（英） | Speech recognition and understanding, dialog system, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SP |
| 会議コード | 2015-07-SP-SLP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 深層畳み込みニューラルネットによる画像特徴抽出と転移学習 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Image feature extraction and transfer learning using deep convolutional neural networks |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 深層学習 / Deep learning |
| キーワード(2)（和/英） | 畳み込みニューラルネットワーク / Convolutional neural network |
| キーワード(3)（和/英） | 画像特徴抽出 / Image feature extraction |
| キーワード(4)（和/英） | 転移学習 / Transfer learning |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中山 英樹 / Hideki Nakayama / ナカヤマ ヒデキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： Univ. of Tokyo) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2015-07-17 10:10:00 |
| 発表時間 | 60分 |
| 申込先研究会 | SP |
| 資料番号 | SP2015-45 |
| 巻番号（vol） | vol.115 |
| 号番号（no） | no.146 |
| ページ範囲 | pp.55-59 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2015-07-09 (SP) |
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