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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-09-20 09:40 画像パッチワークによる新しいdata augmentationの提案 ○高橋 良・松原 崇・上原邦昭（神戸大）  PRMU2018-43 IBISML2018-20 |
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| 抄録 | （和） | 膨大なパラメータを持つ深層畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural NetWork; CNN)は，画像処理の分野において大きな成果をあげている. しかし，学習データに対して膨大すぎるパラメータを持つ深層CNNは，常に過学習を起こすリスクを負う． この問題を解決するために，学習データの擬似的な水増しを行う，data augmentationの手法がいくつか提案されてきた． 画像反転，くり抜き，拡大縮小や色彩情報の変換などのdata augmentationは，学習データに対する過学習を抑制し，深層CNNのより高い性能の実現に貢献してきた． 本研究では，このようなdata augmentationの手法をさらに発展させ，4 枚の異なる画像をそれぞれランダムにくり抜き，それらを貼り合わせて新たな学習画像を構成する，新たなdata augmentationの手法を提案し，画像処理の更なる高精度化を目指す． |
| （英） | Deep convolutional neural networks (CNNs) have demonstrated remarkable results thanks to their numerous parameters. However, such numerous parameters against the variety of training samples often have a risk of overfitting. To solve this problem, data augmentation methods have been proposed so far. Data augmentation increases the variety of data by flipping, cropping, resizing and re-colorizing, and it leads deep CNNs to achieve higher performance by preventing overfitting. In this study, we propose a new data augmentation technique called random image cropping and patching (RICAP), which randomly crops four images and patches them to create a new training image. We evaluate RICAP with current state-of-the-art CNNs (e.g., shake-shake regularization model) by comparison with competitive data augmentation techniques such as cutout and mixup; RICAP achieves a new state-of-the-art test error of 2.23% on CIFAR-10. We also confirm that deep CNNs with RICAP achieve better results on CIFAR-100 and ImageNet than those with other techniques. |
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| キーワード | （和） | Data Augmentation / 画像識別 / 畳み込みニューラルネットワーク / / / / / |
| （英） | Data Augmentation / Image Classification / Convolutional Neural Network / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 220, IBISML2018-20, pp. 47-54, 2018年9月. | |
| 資料番号 | IBISML2018-20 | |
| 発行日 | 2018-09-13 (PRMU, IBISML) | |
| ISSN | 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 | PRMU2018-43 IBISML2018-20 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU IBISML IPSJ-CVIM |
| 開催期間 | 2018-09-20 - 2018-09-21 |
| 開催地（和） | 福岡工業大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 機械学習と実応用 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2018-09-PRMU-IBISML-CVIM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 画像パッチワークによる新しいdata augmentationの提案 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Image Patchwork Data Augmentation |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | Data Augmentation / Data Augmentation |
| キーワード(2)（和/英） | 画像識別 / Image Classification |
| キーワード(3)（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(4)（和/英） | / |
| 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） | 高橋 良 / Ryo Takahashi / タカハシ リョウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 神戸大学 (略称： 神戸大) Kobe University (略称： Kobe Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 松原 崇 / Takashi Matsubara / マツバラ タカシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 神戸大学 (略称： 神戸大) Kobe University (略称： Kobe Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 上原 邦昭 / Kuniaki Uehara / ウエハラ クニアキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 神戸大学 (略称： 神戸大) Kobe University (略称： Kobe Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-09-20 09:40:00 |
| 発表時間 | 10分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | PRMU2018-43, IBISML2018-20 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.219(PRMU), no.220(IBISML) |
| ページ範囲 | pp.47-54 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2018-09-13 (PRMU, IBISML) |
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