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講演抄録/キーワード
講演名 2020-03-16 17:00
地理空間概念知識グラフを用いたグラフ畳み込みネットワークによる詳細画像認識
執行雄樹新田直子中村和晃馬場口 登阪大PRMU2019-83
抄録 (和) 画像認識において動植物の種類など詳細な概念を認識対象とする場合,概念数が非常に多く,かつ視覚特徴が類似するものも多数存在するため,視覚特徴に基づき全概念を識別する認識器を学習するのは現実的ではない.本研究では,詳細概念の中でも視覚特徴以外に地理空間特徴を持つ概念を対象に,タグ付き画像集合から認識対象となる概念集合を抽出した上で,各概念の特徴及び概念間関係を表す知識グラフを構築する.構築した知識グラフに対しグラフ畳み込みネットワーク(GCN)を適用し,少数の視覚的に識別が容易な代表概念に対する認識器及び地理空間特徴に基づく認識器を組み合わせた,詳細概念認識器の効率的な学習を目指す. 
(英) (Available after conference date)
キーワード (和) 詳細概念 / 地理空間概念 / 知識グラフ / グラフ畳み込みネットワーク / / / /  
(英) / / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 119, no. 481, PRMU2019-83, pp. 93-98, 2020年3月.
資料番号 PRMU2019-83 
発行日 2020-03-09 (PRMU) 
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)
PDFダウンロード PRMU2019-83

研究会情報
研究会 PRMU IPSJ-CVIM  
開催期間 2020-03-16 - 2020-03-17 
開催地(和) 京都大学 
開催地(英)  
テーマ(和) 安全安心、セキュリティ・防災 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 PRMU 
会議コード 2020-03-PRMU-CVIM 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 地理空間概念知識グラフを用いたグラフ畳み込みネットワークによる詳細画像認識 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Fine-grained Image Recognition using Geo-spatial Concept Knowledge Graphs with Graph Convolutional Networks 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 詳細概念 /  
キーワード(2)(和/英) 地理空間概念 /  
キーワード(3)(和/英) 知識グラフ /  
キーワード(4)(和/英) グラフ畳み込みネットワーク /  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 執行 雄樹 / Yuki Shigyo / シギョウ ユウキ
第1著者 所属(和/英) 大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 新田 直子 / Naoko Nitta / ニッタ ナオコ
第2著者 所属(和/英) 大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 中村 和晃 / Kazuaki Nakamura / ナカムラ カズアキ
第3著者 所属(和/英) 大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 馬場口 登 / Noboru Babaguchi / ババグチ ノボル
第4著者 所属(和/英) 大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2020-03-16 17:00:00 
発表時間 15分 
申込先研究会 PRMU 
資料番号 PRMU2019-83 
巻番号(vol) vol.119 
号番号(no) no.481 
ページ範囲 pp.93-98 
ページ数
発行日 2020-03-09 (PRMU) 


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