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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-12-17 10:45 Soft targetを用いたクラス一貫性によるドメイン適応のためのData Augmentation ○今枝 航（京セラ）・平川 翼・山下隆義・藤吉弘亘（中部大）  PRMU2021-49 |
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| 抄録 | （和） | ドメイン適応は，学習と評価でドメインが異なる画像間において，十分な識別性能を獲得するタスクである．このタスクでは，ドメイン不変な特徴量の獲得や，スタイル変換を用いたドメインギャップの解消などのアプローチがある．スタイル変換によるアプローチにおいて，従来のドメイン適応手法ではスタイル変換における入出力関係が1対1である．そのため，クラス情報が変化した変換画像は，識別性能の向上に貢献しない．そこで本研究では，クラス情報を考慮したスタイル変換を用いたドメイン適応のためのデータ拡張手法を提案する．提案手法では，Soft targetを用いて画像変換時のクラス一貫性を考慮することで，ドメイン適応に適した変換を実現する．さらに，Generative Adversarial Networksを応用することで，1枚の画像から異なるスタイルを持つ画像を複数生成するスタイル拡張を行う．テストタイム拡張を用いてスタイル拡張が識別において有効であることも示す |
| （英） | Domain adaptation is a task to acquire sufficient discrimination performance between images with different domains in learning and evaluation. In this task, there are approaches such as acquisition of domain invariant feature quantity and elimination of domain gap using style transformation. In the approach by the style transformation, the input/output relation in the style transformation is 1: 1 in the conventional domain adaptation technique. Therefore, the transformed image with changed class information does not contribute to the improvement of the discrimination performance. In this paper, we propose a data augmentation method for domain adaptation using style transformation considering class information. In the proposed method, the transformation suitable for domain adaptation is realized by considering class consistency in image transformation using Soft target. In addition, by applying Generative Adversarial Networks, the style augmentation which generates multiple images with different styles from one image is carried out. We also show that the style augmentation is effective in identification using the Test-time Augmentation. | |
| キーワード | （和） | スタイル変換 / ドメイン適応 / テストタイム拡張 / GANs / / / / |
| （英） | Style transfer / Domain adaptation / Test-time Augmentation / GANs / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 304, PRMU2021-49, pp. 136-141, 2021年12月. | |
| 資料番号 | PRMU2021-49 | |
| 発行日 | 2021-12-09 (PRMU) | |
| 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 | PRMU2021-49 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
| 開催期間 | 2021-12-16 - 2021-12-17 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 時系列・因果推論・異常検知 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2021-12-PRMU |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Soft targetを用いたクラス一貫性によるドメイン適応のためのData Augmentation |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Data augmentation for domain adaptation by class consistency using soft target |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | スタイル変換 / Style transfer |
| キーワード(2)（和/英） | ドメイン適応 / Domain adaptation |
| キーワード(3)（和/英） | テストタイム拡張 / Test-time Augmentation |
| キーワード(4)（和/英） | GANs / GANs |
| 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） | 今枝 航 / Wataru Imaeda / イマエダ ワタル |
| 第1著者 所属（和/英） | 京セラ株式会社 (略称： 京セラ) Kyocera Corporation (略称： Kyocera Corp.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 平川 翼 / Tsubasa Hirakawa / ヒラカワ ツバサ |
| 第2著者 所属（和/英） | 中部大学 (略称： 中部大) Chubu University (略称： Chubu Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山下 隆義 / Takayoshi Yamashita / ヤマシタ タカヨシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 中部大学 (略称： 中部大) Chubu University (略称： Chubu Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 藤吉 弘亘 / Hironobu Fujiyoshi / フジヨシ ヒロノブ |
| 第4著者 所属（和/英） | 中部大学 (略称： 中部大) Chubu University (略称： Chubu Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-12-17 10:45:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2021-49 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.304 |
| ページ範囲 | pp.136-141 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-12-09 (PRMU) |
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