| 大会名称 |
|---|
| 2020年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
| 大会コ－ド |
| F |
| 開催年 |
| 2020 |
| 発行日 |
| 2020-08-18 |
| セッション番号 |
| 123 |
| セッション名 |
| コンピュータビジョン |
| 講演日 |
| 2020/09/01 |
| 講演場所(会議室等) |
| 第4イベント会場 |
| 講演番号 |
| TCS-3-2 |
| タイトル |
| 分類と再構成の同時学習に基づくオープンセット認識 |
| 著者名 |
| 吉橋 亮太, |
| キーワード |
| 抄録 |
| 機械学習では学習データに含まれていなかった「未知」の物体が誤認識を引き起こすことがある。そこでオープンセット認識では未知物体を学習済みの既知物体から正確に分離・棄却することを目指す。本研究では畳み込みニューラルネットにおいて既知クラスの分類と同時に、入力を潜在表現から再構成する自己符号化を学習することでオープンセット認識器の未知事象に対する頑健性が向上することを示す。 |