講演抄録/キーワード |
講演名 |
2017-02-18 10:55
PyramidNetにおける確率的な正則化の効果の検証 ○山田良博・岩村雅一・黄瀬浩一(阪府大) PRMU2016-158 CNR2016-25 |
抄録 |
(和) |
画像を『山』『椅子』『ラーメン』といったカテゴリで分類する問題を一般物体認識と呼ぶ.
しかし高精度な一般物体認識は膨大な枚数の画像での学習を行うことが一般的であり,データセットの作成コストや学習時間の観点から現実的でない.
そこで限られた枚数でも高い精度を実現する一般物体認識手法が求められている.
限られたデータ量でも高い精度を実現する一般物体認識手法の1つがPyramidNetである.
PyramidNetは従来,幾つかの段階で行われていた処理を逐次的に行うことによって,従来手法から飛躍的に認識精度を高めた手法である.
しかしPyramidNetは従来手法で精度を高めるために用いられていた確率的な正則化処理を含んでおらず,性能が頭打ちになっている可能性がある.
本稿ではPyramidNet に適した確率的な正則化手法を検討するべく評価実験を行った. |
(英) |
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キーワード |
(和) |
一般物体認識 / 深層学習 / Deep Residual Network / Residual Learning / 正則化 / / / |
(英) |
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文献情報 |
信学技報, vol. 116, no. 461, PRMU2016-158, pp. 35-40, 2017年2月. |
資料番号 |
PRMU2016-158 |
発行日 |
2017-02-11 (PRMU, CNR) |
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 |
PRMU2016-158 CNR2016-25 |
研究会情報 |
研究会 |
PRMU CNR |
開催期間 |
2017-02-18 - 2017-02-19 |
開催地(和) |
北海道大学 |
開催地(英) |
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テーマ(和) |
実世界センシングと応用 |
テーマ(英) |
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講演論文情報の詳細 |
申込み研究会 |
PRMU |
会議コード |
2017-02-PRMU-CNR |
本文の言語 |
日本語(英語タイトルなし) |
タイトル(和) |
PyramidNetにおける確率的な正則化の効果の検証 |
サブタイトル(和) |
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タイトル(英) |
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サブタイトル(英) |
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キーワード(1)(和/英) |
一般物体認識 / |
キーワード(2)(和/英) |
深層学習 / |
キーワード(3)(和/英) |
Deep Residual Network / |
キーワード(4)(和/英) |
Residual Learning / |
キーワード(5)(和/英) |
正則化 / |
キーワード(6)(和/英) |
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キーワード(7)(和/英) |
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キーワード(8)(和/英) |
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第1著者 氏名(和/英/ヨミ) |
山田 良博 / / ヤマダ ヨシヒロ |
第1著者 所属(和/英) |
大阪府立大学 (略称: 阪府大)
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第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
岩村 雅一 / / イワムラ マサカズ |
第2著者 所属(和/英) |
大阪府立大学 (略称: 阪府大)
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第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
黄瀬 浩一 / / キセ コウイチ |
第3著者 所属(和/英) |
大阪府立大学 (略称: 阪府大)
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第4著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第6著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第7著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第11著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第12著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第13著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第14著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第15著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第16著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第18著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第19著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第20著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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講演者 |
第1著者 |
発表日時 |
2017-02-18 10:55:00 |
発表時間 |
25分 |
申込先研究会 |
PRMU |
資料番号 |
PRMU2016-158, CNR2016-25 |
巻番号(vol) |
vol.116 |
号番号(no) |
no.461(PRMU), no.462(CNR) |
ページ範囲 |
pp.35-40 |
ページ数 |
6 |
発行日 |
2017-02-11 (PRMU, CNR) |
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