| 講演名 | 2019-09-05 CNNを用いた物体認識における誤認識の原因を可視化する一手法 久保田 智規(富士通研), 村田 康之(FST), 上原 義文(富士通研), 中川 章(富士通研), |
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| 抄録(和) | 本稿では，CNNを用いた物体認識における誤認識の原因を可視化する手法を提案する．本手法によって，誤認識画像において正解クラスの分類確率(スコア)を劣化させている画像の原因箇所を画素粒度で抽出し，可視化することができる．また，抽出した情報を誤認識画像に作用することで正解クラスの分類確率が向上する画像に修正することができ，これによって抽出した情報が正しく誤認識の原因を示すことを確認できる．今回は，車名・年式を判別する学習済モデルで本手法の有効性を示している． |
| 抄録(英) | In this paper, we propose a method for visualizing the cause of misrecognition in object recognition using CNN. By this method, it becomes possible to extract and visualize at pixel grain size the place of cause of the image which deteriorates classification probability (Score) of correct answer class in the misrecognition image. And, it is possible to correct the extracted information to the image in which the classification probability of the correct answer class is improved by affecting the misrecognition image, and it can be confirmed that the extracted information correctly shows the cause of the misrecognition. This time, this paper shows the effectiveness of this method by a pre-trained model for discriminating a “car name and model year”. |
| キーワード(和) | 物体認識 / 畳み込みニューラルネットワーク / 推論 / 誤認識 / 可視化 / 説明可能なAI |
| キーワード(英) | object recognition / convolutional neural network / inference / misrecognition / visualizing / XAI |
| 資料番号 | PRMU2019-25,MI2019-44 |
| 発行日 | 2019-08-28 (PRMU, MI) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU / MI / IPSJ-CVIM |
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| 開催期間 | 2019/9/4(から2日開催) |
| 開催地（和） | 岡山大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 医療・健康のためのCV/PR技術 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 佐藤 洋一(東大) / 河田 佳樹(徳島大) |
| 委員長氏名（英） | Yoichi Sato(Univ. of Tokyo) / Yoshiki Kawata(Tokushima Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 玉木 徹(広島大) / 木村 昭悟(NTT) / 北坂 孝幸(愛知工大) / 本谷 秀堅(名工大) |
| 副委員長氏名（英） | Toru Tamaki(Hiroshima Univ.) / Akisato Kimura(NTT) / Takayuki Kitasaka(Aichi Inst. of Tech.) / Hidekata Hontani(Nagoya Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 入江 豪(NTT) / 牛久 祥孝(オムロンサイニックエックス) / 平野 靖(山口大) / 原口 亮(兵庫県立大) |
| 幹事氏名（英） | Go Irie(NTT) / Yoshitaka Ushiku(OMRON SINICX) / Yasushi Hirano(Yamaguchi Univ.) / Ryo Haraguchi(Univ. of Hyogo) |
| 幹事補佐氏名（和） | 内田 祐介(DeNA) / 山下 隆義(中部大) / 滝沢 穂高(筑波大) / 大竹 義人(奈良先端大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yusuke Uchida(DeNA) / Takayoshi Yamashita(Chubu Univ.) / Hotaka Takizawa(Tsukuba Univ.) / Yoshito Otake(NAIST) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Pattern Recognition and Media Understanding / Technical Committee on Medical Imaging / Special Interest Group on Computer Vision and Image Media |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | CNNを用いた物体認識における誤認識の原因を可視化する一手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A method for visualizing the cause of misrecognition in object recognition using CNN |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 物体認識 / object recognition |
| 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） | 推論 / inference |
| キーワード(4)（和/英） | 誤認識 / misrecognition |
| キーワード(5)（和/英） | 可視化 / visualizing |
| キーワード(6)（和/英） | 説明可能なAI / XAI |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 久保田 智規 / Tomonori Kubota |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 株式会社富士通研究所(略称：富士通研) Fujitsu Laboratories LTD.(略称：Fujitsu Lab.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 村田 康之 / Yasuyuki Murata |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 株式会社富士通ソフトウエアテクノロジーズ(略称：FST) Fujitsu Software Technologies Limited(略称：FST) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 上原 義文 / Yoshifumi Uehara |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 株式会社富士通研究所(略称：富士通研) Fujitsu Laboratories LTD.(略称：Fujitsu Lab.) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 中川 章 / Akira Nakagawa |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 株式会社富士通研究所(略称：富士通研) Fujitsu Laboratories LTD.(略称：Fujitsu Lab.) |
| 発表年月日 | 2019-09-05 |
| 資料番号 | PRMU2019-25,MI2019-44 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | PRMU-192,MI-193 |
| ページ範囲 | pp.99-104(PRMU), pp.99-104(MI), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-08-28 (PRMU, MI) |