講演抄録/キーワード |
講演名 |
2018-02-16 10:45
情報損失の無い並列的特徴量プーリングを用いた画像認識 ○竹木章人・伊神大貴(東大)・入江 豪(NTT)・相澤清晴(東大) ITS2017-80 IE2017-112 |
抄録 |
(和) |
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた画像認識において,プーリングは必要不可欠な構造である.
一般的なプーリングでは位置不変性獲得と計算量削減のためにダウンサンプリングを行うが,その際に入力された特徴量の多くが失われる問題がある.
そこで本稿では情報損失の無いプーリングとしてParallel Grid Poolingを提案する.
画像分類の標準的データセットであるCIFAR-10, CIFAR-100, SVHNを用いた実験により,本手法の有効性を示す. |
(英) |
In convolutional neural networks for image recognition, the pooling layer plays a important role.
The pooling layer performs downsampling in order to acquire the shift invariance and reduce the calculation amount.
But at the same time, it discards a lot of useful information for training.
In this paper, we propose a novel pooling method called Parallel Grid pooling (PGP).
Experimental results on several popular image classification benchmarks show the effectiveness of the proposed method. |
キーワード |
(和) |
プーリング / データ拡張 / 畳み込みニューラルネットワーク / 画像分類 / / / / |
(英) |
Pooling / Data Augmentation / Convolutional Neural Networks / Image Classification / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 117, no. 432, IE2017-112, pp. 239-244, 2018年2月. |
資料番号 |
IE2017-112 |
発行日 |
2018-02-08 (ITS, IE) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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ITS2017-80 IE2017-112 |
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