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講演抄録/キーワード
講演名 2018-10-25 11:10
CasNetによる畳み込みネットワークにおける学習データ不均衡問題の解消
大木琢郎宮本龍介明大
抄録 (和) 物体検出のタスクが困難である原因の1つに,正例の数に比べて負例の数が非常に多くなるという学習データの不均衡の問題がある.本稿では,この問題を解決するべく,高速且つ高精度な識別器の構築のために広く使われている "Cascade" の考え方を取り入れた新たなネットワークアーキテクチャ"CasNet"の提案を行う.CasNetは,それ単体ではシンプルなネットワークであるが,既存のConvNetsの各層に連結することでステージ(段)を構成する.各ステージにおいて,学習時に学習の阻害となるような負例を上手く棄却することで,ConvNetsでは,より識別が難しいサンプルを重点的に取り扱うことが可能になる.PASCAL VOC2012から作成したデータセットを用いた性能評価の結果,CasNetによって,学習の効率化及び最大で8.71%の精度向上が確認された. 
(英) Imbalanced samples composed of limited number of positive samples corresponding to objects and huge number of negative samples extracted from background regions reduces the accuracy of visual object detection. To solve this problem, this paper proposes a novel convolutional neural network named "CasNet". CasNet introduces cascade structure that is used for rapid and accurate object detector in order to reduce the number of negative. The CasNet become a cascade stage when it is attached to a layer of existing convolutinoal neural networks to construct cascaded classifier. Each stage composed of a CasNet peforms two-class classification to reject easy negatives corresponding to background regions. By this early rejection of easy negatives, a main network can be trained to classify more complex samples. Experimental results using a dataset created from the PASCAL VOC2012 dataset showed that higher accuracy was obtained at less training iterations if CasNets were attached to VGG16 appropriately.
キーワード (和) 物体検出 / 畳み込みニューラルネットワーク / 不均衡データ問題 / / / / /  
(英) Visual object detection / Convolutional neural network / Data imbalance problem / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 118, no. 264, SIS2018-13, pp. 19-24, 2018年10月.
資料番号 SIS2018-13 
発行日 2018-10-18 (SIS) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 SIS ITE-BCT  
開催期間 2018-10-25 - 2018-10-26 
開催地(和) 京都大学 百周年時計台記念館 
開催地(英) Kyoto University Clock Tower Centennial Hall 
テーマ(和) システム実現技術, 近距離通信応用システム, 知的マルチメディア処理システム,放送技術および一般 
テーマ(英) System Implementation Technology, Short Range Wireless Systems, Smart Multimedia Systems, Broadcasting Technology, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SIS 
会議コード 2018-10-SIS-BCT 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) CasNetによる畳み込みネットワークにおける学習データ不均衡問題の解消 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Improvement of Classification Accuracy for Imbalanced Training Data by CasNet 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 物体検出 / Visual object detection  
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) 不均衡データ問題 / Data imbalance problem  
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) 大木 琢郎 / Takuro Oki / オオキ タクロウ
第1著者 所属(和/英) 明治大学 (略称: 明大)
Meiji University (略称: Meiji Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 宮本 龍介 / Ryusuke Miyamoto / ミヤモト リュウスケ
第2著者 所属(和/英) 明治大学 (略称: 明大)
Meiji University (略称: Meiji Univ.)
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講演者
発表日時 2018-10-25 11:10:00 
発表時間 20 
申込先研究会 SIS 
資料番号 IEICE-SIS2018-13 
巻番号(vol) IEICE-118 
号番号(no) no.264 
ページ範囲 pp.19-24 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-SIS-2018-10-18 


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