| 講演名 | 2021-12-17 ドメイン適応を利用したFIRカメラにおける物体検出 中村 譲(パナソニック), 石井 育規(パナソニック), 佐藤 智(パナソニック), 丸山 悠樹(パナソニック), 山下 隆義(中部大), |
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| 抄録(和) | 照明条件の影響を受けにくいFIR（Far Infrared）カメラ画像から深層学習による推論を行うためには，大量の学習データが必要であり，学習データの収集コストが課題となる．本研究では，物体検出における可視光画像からFIR画像への教師無しドメイン適応を行い，ドメイン適応の前段階においてスタイル変換の生成品質を向上させる手法を提案する．我々は，検出対象の構造情報が検出精度向上に有効であると仮定し，スタイル変換に構造情報を保持する損失を導入する．シミュレーション実験により，提案法は検出対象のスタイル変換の生成品質を改善し，物体検出精度を向上させることを確認した． |
| 抄録(英) | In order to predict by deep learning with FIR (Far Infrared) camera that is invariant to lighting conditions, since a large amount of training data is required, the cost of collecting training data becomes an issue. In this paper, we propose a method for unsupervised domain adaptation for visible-to-FIR in object detection and to improve the quality of style translation before adaptation. We assume that the structural information is effective in improving the detection accuracy, and introduce the loss of retaining the structural information in the style translation. Through simulation experiments, we confirmed that the proposed method improves the generation quality of the style translation and improves the object detection accuracy. |
| キーワード(和) | 深層学習 / 物体検出 / FIRカメラ / ドメイン適応 / CycleGAN |
| キーワード(英) | deep learning / object detection / far infrared camera / domain adaptation / CycleGAN |
| 資料番号 | PRMU2021-50 |
| 発行日 | 2021-12-09 (PRMU) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
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| 開催期間 | 2021/12/16(から2日開催) |
| 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） | |
| 委員長氏名（和） | 内田 誠一(九大) |
| 委員長氏名（英） | Seiichi Uchida(Kyushu Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 岩村 雅一(阪府大) / 安倍 満(デンソーアイティーラボラトリ) |
| 副委員長氏名（英） | Masakazu Iwamura(Osaka Pref. Univ.) / Mitsuru Anpai(Denso IT Lab.) |
| 幹事氏名（和） | 柴田 剛志(NTT) / 西山 正志(鳥取大) |
| 幹事氏名（英） | Takashi Shibata(NTT) / Masashi Nishiyama(Tottori Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 山口 光太(サイバーエージェント) / 松井 勇佑(東大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Kouta Yamaguchi(CyberAgent) / Yusuke Matsui(Univ. of Tokyo) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Pattern Recognition and Media Understanding |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ドメイン適応を利用したFIRカメラにおける物体検出 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Object Detection with FIR Camera using Domain Adaptation |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 深層学習 / deep learning |
| キーワード(2)（和/英） | 物体検出 / object detection |
| キーワード(3)（和/英） | FIRカメラ / far infrared camera |
| キーワード(4)（和/英） | ドメイン適応 / domain adaptation |
| キーワード(5)（和/英） | CycleGAN / CycleGAN |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 中村 譲 / Yuzuru Nakamura |
| 第 1 著者 所属（和/英） | パナソニック株式会社(略称：パナソニック) Panasonic Corporation(略称：Panasonic) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 石井 育規 / Yasunori Ishii |
| 第 2 著者 所属（和/英） | パナソニック株式会社(略称：パナソニック) Panasonic Corporation(略称：Panasonic) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 佐藤 智 / Satoshi Sato |
| 第 3 著者 所属（和/英） | パナソニック株式会社(略称：パナソニック) Panasonic Corporation(略称：Panasonic) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 丸山 悠樹 / Yuki Maruyama |
| 第 4 著者 所属（和/英） | パナソニック株式会社(略称：パナソニック) Panasonic Corporation(略称：Panasonic) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 山下 隆義 / Takayoshi Yamashita |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 中部大学(略称：中部大) Chubu University(略称：Chubu University) |
| 発表年月日 | 2021-12-17 |
| 資料番号 | PRMU2021-50 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | PRMU-304 |
| ページ範囲 | pp.142-147(PRMU), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-12-09 (PRMU) |