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講演抄録/キーワード
講演名 2021-03-16 16:00
敵対的相互リークによる細胞画像のセグメンテーション
津田大輝堀田一弘名城大MI2020-80
抄録 (和) セマンティックセグメンテーションは入力された画像の全画素に対してラベル推定を行う処理である.自動運転における車載カメラやロボットに搭載したカメラ映像のシーン解析,工場製品の検査画像や医療画像における異常検出,細胞画像における領域分割など様々な分野の基礎技術となるため精力的に研究されている.セグメンテーションモデルを生成器として取り扱い,Generative Adversarial Networkのように識別器を加えて敵対的に学習を行うことによりセグメンテーションモデル単体よりも高精度な推定を行える.本研究では2つの手法を提案する.1つ目は生成器から難易度に基づく注意機構を用いて作成したAttention Mapを識別器へリークするTop-Down Pixel-wise Difficulty Attention Moduleを提案する.正解画像を用いた明示的な難易度をAttention Mapとして生成器と識別器の両方で用いることにより生成器は高難易度画素の学習を行う.識別器は生成器が学習しきれていない高難易度の画素を根拠として学習できる.2つ目は生成器と識別器の間で相互に情報のリークを行うAdversarial Mutual Leakage Networkを提案する.これにより,お互いの情報を利用して通常のセグメンテーションモデルよりも効率的な学習が可能となる.評価実験では2つの細胞画像のデータセットを用いて従来手法と提案手法の精度比較を行った.その結果,Intersection over Unionを用いた精度評価において,提案手法が従来手法を上回ることを確認した. 
(英)
キーワード (和) 相互リーク / 敵対的学習 / 注意機構 / 細胞画像 / セマンティックセグメンテーション / / /  
(英) / / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 120, no. 431, MI2020-80, pp. 138-143, 2021年3月.
資料番号 MI2020-80 
発行日 2021-03-08 (MI) 
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 MI2020-80

研究会情報
研究会 MI  
開催期間 2021-03-15 - 2021-03-17 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) 医用画像一般(メディカルイメージング連合フォーラム) 
テーマ(英) Medical Imaging 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 MI 
会議コード 2021-03-MI 
本文の言語 日本語(英語タイトルなし) 
タイトル(和) 敵対的相互リークによる細胞画像のセグメンテーション 
サブタイトル(和)  
タイトル(英)  
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 相互リーク /  
キーワード(2)(和/英) 敵対的学習 /  
キーワード(3)(和/英) 注意機構 /  
キーワード(4)(和/英) 細胞画像 /  
キーワード(5)(和/英) セマンティックセグメンテーション /  
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) 津田 大輝 / / ツダ ヒロキ
第1著者 所属(和/英) 名城大学 (略称: 名城大)
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第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 堀田 一弘 / / ホッタ カズヒロ
第2著者 所属(和/英) 名城大学 (略称: 名城大)
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講演者
発表日時 2021-03-16 16:00:00 
発表時間 15 
申込先研究会 MI 
資料番号 IEICE-MI2020-80 
巻番号(vol) IEICE-120 
号番号(no) no.431 
ページ範囲 pp.138-143 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-MI-2021-03-08 


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