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| 講演名 | 2021-03-05 14:10 不審物検知におけるMixupの適用及びU-Netの改良に関する検討 ○菅野成希・亀山 渉・佐藤俊雄・勝山 裕・佐藤拓朗（早大）  PRMU2020-90 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では、セマンティックセグメンテーションを利用した不審物検知において、Mixupによるデータオーギュメンテーションの有効性を検討し、また、U-Netを改良したモデルを提案してその精度の比較を行う。対象とする画像はW帯を利用したパッシブイメージング技術により生成される画像である。検知対象となる物体は、背景、人物、不審物6種類（刃物、銃、携帯電話、液体、粉体、模擬爆弾）、ファントムの計9種類である。取得した画像1,008枚に対して人手によりアノーテーション画像を生成し、これを正解とした。Mixupによるデータオーギュメンテーションの検討では、U-Netを用い、水平反転とスケール変換を合わせるデータオーギュメンテーションと比較したところ、Mixupを用いる場合のmIoU（Mean Intersection over Union）が8.4ポイント高く、86.0%であった。U-Netの改良モデルの比較では、Mixupを使用して、通常のU-Net、エンコーダとデコーダにそれぞれRB（Residual Block）を適用したU-Net、両者にRBを適用したU-Net、エンコーダとデコーダにそれぞれDB（Dense Block）を適用したU-Net、FC-DenseNetの計7個のモデルを比較した結果、デコーダにのみRBを適用したU-Netが最もmIoUが高く、86.9％であった。これらから、本実験画像においてのMixupによるデータオーギュメンテーションの有効性を確認し、また、実験画像中のノイズの影響を軽減するために、デコーダにRBを適用するのが有効であることが示唆された。 |
| （英） | In this paper, on suspicious object detection by using semantic segmentation, we study the effectiveness of Mixup data augmentation, propose several improved U-Net models, and compare them by precision. The target images are obtained by passive-imaging technology using W band. The objects to be detected are 9 classes including background, human, 6 types of suspicious objects (blade, gun, cell phone, liquid, powder, dummy bomb), and phantom. Annotation images are manually generated for the obtained 1,008 images, and taken as ground truth. On Mixup data augmentation, we compare it with conventional data augmentation methods including horizontal flip and scale augmentation by using U-Net, where mIoU (Mean Intersection over Union) of Mixup achieves 86.0% accuracy which is 8.4 point higher than others. On improved U-Net, we compare 7 models with Mixup, including normal U-Net, U-Net applying RB (Residual Block) to each encoder and decoder, U-Net applying RB to both of encoder and decoder, U-Net applying dense block to each encoder and decoder, and FC-DenseNet. The experimental results show that mIoU of U-Net applying RB only to decoder achieves the highest accuracy of 86.9%. These results suggest the effectiveness of Mixup data augmentation for the experimental images and applying RB for decoder to U-Net in order to reduce the noise in the experimental images. | |
| キーワード | （和） | セマンティックセグメンテーション / データオーギュメンテーション / 不審物検知 / U-Net / Mixup / / / |
| （英） | Semantic Segmentation / Data Augmentation / Suspicious Object Detection / U-Net / Mixup / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 409, PRMU2020-90, pp. 121-126, 2021年3月. | |
| 資料番号 | PRMU2020-90 | |
| 発行日 | 2021-02-25 (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 | PRMU2020-90 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU IPSJ-CVIM |
| 開催期間 | 2021-03-04 - 2021-03-05 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 特殊な環境下におけるCV・ パターン認識 |
| テーマ（英） | Computer Vision and Pattern Recognition for specific environment |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2021-03-PRMU-CVIM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 不審物検知におけるMixupの適用及びU-Netの改良に関する検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Consideration on Suspicious Object Detection by Mixup and Improved U-Net |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（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(2)（和/英） | データオーギュメンテーション / Data Augmentation |
| キーワード(3)（和/英） | 不審物検知 / Suspicious Object Detection |
| キーワード(4)（和/英） | U-Net / U-Net |
| キーワード(5)（和/英） | Mixup / Mixup |
| 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） | 菅野 成希 / Naruki Kanno / カンノ ナルキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 亀山 渉 / Wataru Kameyama / カメヤマ ワタル |
| 第2著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 佐藤 俊雄 / Toshio Sato / サトウ トシオ |
| 第3著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 勝山 裕 / Yutaka Katsuyama / カツヤマ ユタカ |
| 第4著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 佐藤 拓朗 / Takuro Sato / サトウ タクロウ |
| 第5著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-03-05 14:10:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2020-90 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.409 |
| ページ範囲 | pp.121-126 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-02-25 (PRMU) |
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