| 講演名 | 2021-12-16 Object-aware表現学習におけるKLダイバージェンスの周期性アニーリングによる潜在表現の安定化手法の検証 小林 篤史(早大), 綱島 秀樹(早大/産総研), 大川 武彦(東大), 相澤 宏旭(広島大), 邱 ?(産総研), 片岡 裕雄(産総研), 森島 繁生(早大), |
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| 抄録(和) | Object-aware表現学習と呼ばれる，画像から物体や背景のパーツごとの画像を得る教師なし深層学習の研究が行われている．この手法はシーンの構造的な理解を必要とする下流タスクの性能を向上させることが期待されている．Object-aware表現学習の既存手法では背景のパーツの分解が正しく行われない問題があった．先行研究にて，この問題の原因は潜在変数の事後分布と事前分布のKLダイバージェンスの消失にあることが示され，解決策として学習時の潜在変数に対する損失の周期的な増減を行うことが提案された．本研究ではこの学習手法の効果を定量的に検証する． |
| 抄録(英) | Object-oriented Representation Learning is a method for obtaining images for each object and background part from an image. This method is expected to improve the performance of downstream tasks that require a structural understanding of the scene. However, the existing methods for object-aware representation learning have a problem that the decomposition of background parts is sometimes not performed correctly. In a previous study, the cause of this problem was shown to be the loss of KL-divergence between the posterior and prior distributions of the latent variable, and a solution was proposed that periodically increases or decreases the loss for the latent variable during learning. In this study, we quantitatively verify the effectiveness of this learning method. |
| キーワード(和) | Object-aware表現学習 / Variational Auto-Encoder / 教師なし学習 |
| キーワード(英) | Object-oriented Representation Learning / Variational Auto-Encoder / Unsupervised Learning |
| 資料番号 | PRMU2021-39 |
| 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） | Object-aware表現学習におけるKLダイバージェンスの周期性アニーリングによる潜在表現の安定化手法の検証 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Verification of Cyclical Annealing for Object-Oriented Representation Learning |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | Object-aware表現学習 / Object-oriented Representation Learning |
| キーワード(2)（和/英） | Variational Auto-Encoder / Variational Auto-Encoder |
| キーワード(3)（和/英） | 教師なし学習 / Unsupervised Learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 小林 篤史 / Atsushi Kobayashi |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 早稲田大学(略称：早大) Waseda University(略称：Waseda Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 綱島 秀樹 / Hideki Tsunashima |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 早稲田大学/産業技術総合研究所(略称：早大/産総研) Waseda University/National Institute of Advanced Industrial Science and Technology(略称：Waseda Univ./AIST) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 大川 武彦 / Takehiko Ohkawa |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 東京大学(略称：東大) The University of Tokyo(略称：The Univ. of Tokyo) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 相澤 宏旭 / Hiroaki Aizawa |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 広島大学(略称：広島大) Hiroshima University(略称：Hiroshima Univ.) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 邱 ? / Qiu Yue |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 産業技術総合研究所(略称：産総研) National Institute of Advanced Industrial Science and Technology(略称：AIST) |
| 第 6 著者 氏名（和/英） | 片岡 裕雄 / Hirokatsu Kataoka |
| 第 6 著者 所属（和/英） | 産業技術総合研究所(略称：産総研) National Institute of Advanced Industrial Science and Technology(略称：AIST) |
| 第 7 著者 氏名（和/英） | 森島 繁生 / Shigeo Morishima |
| 第 7 著者 所属（和/英） | 早稲田大学理工学術院総合研究所(略称：早大) Waseda University(略称：Waseda Univ.) |
| 発表年月日 | 2021-12-16 |
| 資料番号 | PRMU2021-39 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | PRMU-304 |
| ページ範囲 | pp.83-87(PRMU), |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2021-12-09 (PRMU) |