| 講演名 | 2022-05-19 対照学習による表現を条件とした変分オートエンコーダとスタイル特徴の抽出への応用 安富 優(東京農工大), 田中 聡久(東京農工大), |
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| 抄録(和) | データの特性を捉える上で，クラスなどの粗い特徴に加えてスタイルなどの細かい特徴を分析することは重要である．そこで本稿では，条件つき変分オートエンコーダによってスタイル特徴を抽出する方法を提案する．具体的には，学習済みの対照学習の出力を変分オートエンコーダのデコーダに対する入力として追加することにより，対照学習の特徴ベクトルに不足しているスタイルの情報をエンコーダが補うよう学習する．つまり，対照学習モデルがデータのスタイルに独立な表現を獲得できることに着目し，その表現ベクトルを条件として用いていると考えられる．単純なデータセットである MNIST に対する実験により，提案手法がスタイルを抽出できることを定性的に示す．また，より実践的なデータセットである DAISO-100 を用いた実験によりスタイル特徴抽出の性能を定量的に評価する． |
| 抄録(英) | Extracting style features is crucial for investigating the characteristics of data. This paper proposes a variational autoencoder that extracts style features by adding features of contrastive learning as a condition. We can regard the contrastive features as style-independent by assuming that the data augmentation is a perturbation of style. We add the style-independent contrastive features to the input of the decoder, aiming to make the encoder cover the style features for reconstruction. Experiments on MNIST show qualitatively that the proposed method can extract style features. Additional experiments on DAISO-100 evaluate the performance of extracting style quantitatively. |
| キーワード(和) | 対照学習 / 変分オートエンコーダ / スタイル抽出 |
| キーワード(英) | contrastive learning / variational autoencoders / style extraction |
| 資料番号 | SIP2022-3,BioX2022-3,IE2022-3,MI2022-3 |
| 発行日 | 2022-05-12 (SIP, BioX, IE, MI) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIP / BioX / IE / MI / ITE-IST / ITE-ME |
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| 開催期間 | 2022/5/19(から2日開催) |
| 開催地（和） | 熊本大学工学部黒髪キャンパス南地区 |
| 開催地（英） | Kumamoto University Kurokami Campus |
| テーマ（和） | 信号・映像・医用画像・マルチメディアデータの処理・解析と応用，一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 坂東 幸浩(NTT) / 今岡 仁(NEC) / 児玉 和也(NII) / 本谷 秀堅(名工大) |
| 委員長氏名（英） | Yukihiro Bandou(NTT) / Hitoshi Imaoka(NEC) / Kazuya Kodama(NII) / Hidekata Hontani(Nagoya Inst. of Tech.) |
| 副委員長氏名（和） | 田中 聡久(東京農工大) / 仲地 孝之(琉球大学) / 市野 将嗣(電通大) / 高田 直幸(セコム) / 坂東 幸浩(NTT) / 山崎 俊彦(東大) / 羽石 秀昭(千葉大) / 北坂 孝幸(愛知工大) |
| 副委員長氏名（英） | Toshihisa Tanaka(Tokyo Univ. Agri.&Tech.) / Takayuki Nakachi(Ryukyu Univ.) / Masatsugu Ichino(Univ. of Electro-Comm.) / Naoyuki Takada(SECOM) / Hiroyuki Bandoh(NTT) / Toshihiko Yamazaki(Univ. of Tokyo) / Hideaki Haneishi(Chiba Univ.) / Takayuki Kitasaka(Aichi Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 杉本 憲治郎(Xiaomi) / 渡辺 修(拓殖大) / 田中 雄一(東京農工大) / 奥井 宣広(KDDI総合研究所) / 佐野 恵美子(三菱電機) / 海野 恭平(KDDI総合研究所) / 福嶋 慶繁(名工大) / 平野 靖(山口大) / 原口 亮(兵庫県立大) |
| 幹事氏名（英） | Kenjiro Sugimoto(Xiaomi) / Osamu Watanabe(Takushoku Univ.) / Yuichi Tanaka(Tokyo Univ. Agri.&Tech.) / Norihiko Okui(KDDI Research) / Emiko Sano(MitsubishiElectric) / Kyohei Unno(KDDI Research) / Norishige Fukushima(Nagoya Inst. of Tech.) / Yasushi Hirano(Yamaguchi Univ.) / Ryo Haraguchi(Univ. of Hyogo) |
| 幹事補佐氏名（和） | 吉田 太一(電通大) / 京地 清介(北九州市立大) / 鈴木 裕之(群馬大) / 早坂 昭裕(NEC) / 岩村 俊輔(NHK) / 工藤 忍(NTT) / 滝沢 穂高(筑波大) / 大竹 義人(奈良先端大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Taichi Yoshida(UEC) / Seisuke Kyochi(Univ. of Kitakyushu) / Hiroyuki Suzuki(Gunma Univ) / Akihiro Hayasaka(NEC) / Shunsuke Iwamura(NHK) / Shinobu Kudo(NTT) / Hotaka Takizawa(Tsukuba Univ.) / Yoshito Otake(NAIST) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Signal Processing / Technical Committee on Biometrics / Technical Committee on Image Engineering / Technical Committee on Medical Imaging / Technical Group on Information Sensing Technologies / Technical Group on Media Engineering |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 対照学習による表現を条件とした変分オートエンコーダとスタイル特徴の抽出への応用 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Variational Autoencoders Conditioned by Contrastive Features as Style-Feature Extractors |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 対照学習 / contrastive learning |
| キーワード(2)（和/英） | 変分オートエンコーダ / variational autoencoders |
| キーワード(3)（和/英） | スタイル抽出 / style extraction |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 安富 優 / Suguru Yasutomi |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京農工大学(略称：東京農工大) Tokyo University of Agriculture and Technology(略称：TUAT) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 田中 聡久 / Toshihisa Tanaka |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京農工大学(略称：東京農工大) Tokyo University of Agriculture and Technology(略称：TUAT) |
| 発表年月日 | 2022-05-19 |
| 資料番号 | SIP2022-3,BioX2022-3,IE2022-3,MI2022-3 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | SIP-28,BioX-29,IE-30,MI-31 |
| ページ範囲 | pp.13-18(SIP), pp.13-18(BioX), pp.13-18(IE), pp.13-18(MI), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-05-12 (SIP, BioX, IE, MI) |