| 講演名 | 2018-03-18 誤検出画像を学習データとする多要素深層学習 大関 和夫(芝浦工大), 木戸 嘉一(芝浦工大), 平川 豊(芝浦工大), シュナイダー シュテファン(ケンプテン大), |
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| 抄録(和) | 深層学習では，学習性能を向上させるため,前処理や，複数の識別器を組み合わせる工夫がなされている．一式の学習を超えた要素を有するためと推測できる．そこで，複数認識要素を低損失で組み合わせる構成を検討する．事前のカテゴリ分類法は，以後の学習範囲を狭める効果が期待される．正/負判定の後段に，FalsePositive/FalseNegative除去に特化した要素を組合せることは，後段の精度が高ければ,有効と考えられる．また，各後段では，誤検出，未検出されたデータのみを集めたデータサブセットの一部を学習用に使用する方式も検討した．これらの組合せによりナンバープレート認識実験を行い，Caltechデータで最高性能を達成した． |
| 抄録(英) | In deep learning, in order to improve learning performance, preprocessing and ingenuity to combine a plurality of discriminators are performed. It can be inferred that it has elements exceeding the set of learning. Therefore, a configuration to combine multiple recognition elements with low loss will be studied. The advance category classification method is expected to narrow the scope of learning in the next stage. Combining elements specialized for FalsePositive/FalseNegative removal after the positive/negative determination is considered to be effective if the accuracy of the subsequent stage is high. We conducted a license plate recognition experiment by combining these and achieved the best performance for Caltech data. |
| キーワード(和) | ２段階 / 誤差修復 / 再学習 / ナンバープレート |
| キーワード(英) | Two-stage / Error Correction / Re-Learning / License Plate |
| 資料番号 | BioX2017-40,PRMU2017-176 |
| 発行日 | 2018-03-11 (BioX, PRMU) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU / BioX |
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| 開催期間 | 2018/3/18(から2日開催) |
| 開催地（和） | 青山学院大学 青山キャンパス |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | オープンイノベーション |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 佐藤 真一(NII) / 鷲見 和彦(青学大) |
| 委員長氏名（英） | Shinichi Sato(NII) / Kazuhiko Sumi(AGU) |
| 副委員長氏名（和） | 藤吉 弘亘(中部大) / 井尻 善久(オムロン) / 高野 博史(富山県立大) / 今岡 仁(NEC) |
| 副委員長氏名（英） | Hironobu Fujiyoshi(Chubu Univ.) / Yoshihisa Ijiri(Omron) / Hiroshi Takano(Toyama Pref. Univ.) / Hitoshi Imaoka(NEC) |
| 幹事氏名（和） | 大西 正輝(産総研) / 舩冨 卓哉(奈良先端大) / 大木 哲史(静岡大) / 青木 隆浩(富士通研) |
| 幹事氏名（英） | Masaki Oonishi(AIST) / Takuya Funatomi(NAIST) / Tetsushi Ohki(Shizuoka Univ.) / Takahiro Aoki(Fujitsu Labs.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 石井 雅人(NEC) / 菅野 裕介(阪大) / 市野 将嗣(電通大) / 高田 直幸(セコム) / 奥井 宣広(KDDI総合研究所) |
| 幹事補佐氏名（英） | Masato Ishii(NEC) / Yusuke Sugano(Osaka Univ.) / Masatsugu Ichino(Univ. of Electro-Comm.) / Naoyuki Takada(Secom) / Norihiro Okui(KDDI Research) |
| 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 Biometrics |
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| 本文の言語 | ENG-JTITLE |
| タイトル（和） | 誤検出画像を学習データとする多要素深層学習 |
| サブタイトル（和） | ナンバープレート認識における有効性 |
| タイトル（英） | Multi-Element Deep Learning Using False Detection Images for Training Set |
| サブタイトル（和） | Effective For License Plate Detection |
| キーワード(1)（和/英） | ２段階 / Two-stage |
| キーワード(2)（和/英） | 誤差修復 / Error Correction |
| キーワード(3)（和/英） | 再学習 / Re-Learning |
| キーワード(4)（和/英） | ナンバープレート / License Plate |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 大関 和夫 / Kazuo Ohzeki |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 芝浦工業大学(略称：芝浦工大) Shibaura Institute of Technology(略称：Shibaura Inst. of Tech.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 木戸 嘉一 / Yoshikazu Kido |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 芝浦工業大学(略称：芝浦工大) Shibaura Institute of Technology(略称：Shibaura Inst. of Tech.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 平川 豊 / Yutaka Hirakawa |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 芝浦工業大学(略称：芝浦工大) Shibaura Institute of Technology(略称：Shibaura Inst. of Tech.) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | シュナイダー シュテファン / Stefan Schneider |
| 第 4 著者 所属（和/英） | ケンプテン大学(略称：ケンプテン大) University of Applied Sciences, Kempten(略称：UAS Kempten) |
| 発表年月日 | 2018-03-18 |
| 資料番号 | BioX2017-40,PRMU2017-176 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | BioX-513,PRMU-514 |
| ページ範囲 | pp.25-30(BioX), pp.25-30(PRMU), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-03-11 (BioX, PRMU) |