講演抄録/キーワード |
講演名 |
2018-01-18 17:40
Data and Test Time Augmentationによるアンサンブル学習の効果検証 ○大賀隆裕(長岡技科大)・矢野正基(筑波大)・大西正輝(産総研) PRMU2017-128 MVE2017-49 |
抄録 |
(和) |
深層学習では,認識精度を向上させるために多くの画像を学習させる必要がある.そこで,Data Augmentationと呼ばれる学習画像に左右反転や上下左右へのスライド等の画像変換を行うことで,データセットを水増しする技術が存在する.また,テスト時に入力画像に画像変換を行った複数の画像を用いるTest Time Augmentationも存在する.本論文では,学習時とテスト時にAugmentationを行うことで複数のネットワークと複数のテスト画像を作成し,それらの組み合わせ結果をアンサンブルすることによって,Data Augmentation及びTest Time Augmentationと認識精度の関係を検証する. |
(英) |
(Not available yet) |
キーワード |
(和) |
Data Augmentation / アンサンブル学習 / Test Time Augmentation / / / / / |
(英) |
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文献情報 |
信学技報, vol. 117, no. 391, PRMU2017-128, pp. 135-140, 2018年1月. |
資料番号 |
PRMU2017-128 |
発行日 |
2018-01-11 (PRMU, MVE) |
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 |
PRMU2017-128 MVE2017-49 |
研究会情報 |
研究会 |
PRMU MVE IPSJ-CVIM |
開催期間 |
2018-01-18 - 2018-01-19 |
開催地(和) |
大阪府立大学 |
開催地(英) |
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テーマ(和) |
AR,VR関連技術とその応用 |
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 |
2018-01-PRMU-MVE-CVIM |
本文の言語 |
日本語(英語タイトルなし) |
タイトル(和) |
Data and Test Time Augmentationによるアンサンブル学習の効果検証 |
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) |
Data Augmentation / |
キーワード(2)(和/英) |
アンサンブル学習 / |
キーワード(3)(和/英) |
Test Time Augmentation / |
キーワード(4)(和/英) |
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第1著者 氏名(和/英/ヨミ) |
大賀 隆裕 / Takahiro Oga / オオガ タカヒロ |
第1著者 所属(和/英) |
長岡技術科学大学 (略称: 長岡技科大)
Nagaoka University of Technology (略称: Nagaoka Univ of Technology) |
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
矢野 正基 / Masaki Yano / ヤノ マサキ |
第2著者 所属(和/英) |
筑波大学 (略称: 筑波大)
University of Tsukuba (略称: Univ. of Tsukuba) |
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
大西 正輝 / Masaki Onishi / オオニシ マサキ |
第3著者 所属(和/英) |
産業技術総合研究所 (略称: 産総研)
Advanced Industrial Science and Technology (略称: AIST) |
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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講演者 |
第1著者 |
発表日時 |
2018-01-18 17:40:00 |
発表時間 |
25分 |
申込先研究会 |
PRMU |
資料番号 |
PRMU2017-128, MVE2017-49 |
巻番号(vol) |
vol.117 |
号番号(no) |
no.391(PRMU), no.392(MVE) |
ページ範囲 |
pp.135-140 |
ページ数 |
6 |
発行日 |
2018-01-11 (PRMU, MVE) |
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