講演抄録/キーワード |
講演名 |
2020-03-11 11:35
動画像予測を用いた動作分類タスクの事前学習 ○中田秀基・麻生英樹(産総研) IBISML2019-45 |
抄録 |
(和) |
動画像は強い相関を持つ画像の集合であり、明示的なラベルなしでも利用できる有用な情報を含んでいる。われわれは、動画像の情報を自己教師あり学習を用いて学習する試みの第一段階として、動画像動作分類タスクを下流タスクとし、動画像の将来フレーム予測を事前学習タスクとして用いることを試みた。エンコーダネットワークとしては3D-ResNetsを用い、これにデコーダを組み合わせることで将来フレーム予測器を構成し、これを用いて事前学習を行った。その後、デコーダを取り去って動画挙動分類タスクで転移学習を行った。事前学習を用いない場合と比較すると学習速度の観点からは学習効率の向上がみられたものの、精度の面では向上が見られなかった。 |
(英) |
Continuous Video frames have strongly correlated with each other and thus include rich information that could be leveraged as training data without having explicit labels. We report a trial of transfer learning,
where we employ the future frame prediction task for pre-training and apply it to the video behavior classification task. We confirmed that we could gain a certain level of improvement with the proposed pre-training. The improvement was smaller than the pre-training using the other video classification task,
however. |
キーワード |
(和) |
事前学習 / 動作クラス分類 / 動画像予測 / 自己教師あり学習 / / / / |
(英) |
pre-training / action classification / video frame prediction / self supervised learning / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 119, no. 476, IBISML2019-45, pp. 85-90, 2020年3月. |
資料番号 |
IBISML2019-45 |
発行日 |
2020-03-03 (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) |
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