| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-12-17 14:55 ラプラシアンフィルタによる損失関数を導入した教師なしセグメンテーションの精度向上 ～ 車載ワイヤハーネス部品への適応 ～ ○松本悠希（住友電工）  PRMU2020-45 |
|
| 抄録 | （和） | 深層学習によって画像をピクセルごとに分類するセマンティックセグメンテーションは，自動運転や医用画像診断に代表される様々な社会課題の解決に向けた検討が盛んに行われており，それは工業製品の外観検査にも応用されている．本稿では，アノテーション付きの大規模な画像データセットが収集しにくい工業製品のセグメンテーションにおける教師なし学習の実現性を検討し，さらにラプラシアンフィルタを用いた損失関数の提案により検査対象の境界付近のセグメンテーションの精度が向上することを確認した． |
| （英） | Semantic segmentation, in which images are classified into pixel-by-pixel classes by deep learning, has been widely studied to solve various social problems such as automated driving and medical imaging, and has been applied to the visual inspection of industrial products. In this paper, we investigated the performance of unsupervised learning in segmentation of industrial products where large datasets with annotations are difficult to collect, and furthermore, we proposed a loss function using a Laplacian filter to improve the accuracy of segmentation near the boundary of the inspected object. | |
| キーワード | （和） | 教師なし学習 / セマンティックセグメンテーション / ラプラシアンフィルタ / / / / / |
| （英） | Unsupervised learning / Semantic segmentation / Laplacian filter / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 300, PRMU2020-45, pp. 42-46, 2020年12月. | |
| 資料番号 | PRMU2020-45 | |
| 発行日 | 2020-12-10 (PRMU) | |
| ISSN | 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 | PRMU2020-45 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
| 開催期間 | 2020-12-17 - 2020-12-18 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 転移学習・少数データからの学習 |
| テーマ（英） | Transfer learning and few shot learning |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2020-12-PRMU |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ラプラシアンフィルタによる損失関数を導入した教師なしセグメンテーションの精度向上 |
| サブタイトル（和） | 車載ワイヤハーネス部品への適応 |
| タイトル（英） | Improving the accuracy of unsupervised segmentation by introducing a Laplacian filter loss function |
| サブタイトル（英） | Application to automotive wire harness components |
| キーワード(1)（和/英） | 教師なし学習 / Unsupervised learning |
| キーワード(2)（和/英） | セマンティックセグメンテーション / Semantic segmentation |
| キーワード(3)（和/英） | ラプラシアンフィルタ / Laplacian filter |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| 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） | 松本 悠希 / Yuki Matsumoto / マツモト ユウキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 住友電気工業株式会社 (略称： 住友電工) Sumitomo Electric Industries, Ltd (略称： SEI) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-12-17 14:55:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2020-45 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.300 |
| ページ範囲 | pp.42-46 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2020-12-10 (PRMU) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]