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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-05-28 09:40 自己教師あり学習によるグレースケール画像を用いた特徴表現学習 ○鷲見優一郎・小島拓人（名大）・沓掛健太朗（理研）・松本哲也・工藤博章（名大）・竹内義則（大同大）・宇佐美徳隆（名大）  IMQ2021-1 |
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| 抄録 | （和） | 住宅用太陽光発電システムとして最も使われている多結晶シリコン太陽電池は，転位クラスターの発生による性能低下領域を含んでいる．本研究では，PL 像や CT 像などの本来強度情報であるグレースケール画像を用いて ResNet を自己教師あり学習し，それによって得られた特徴量がグレースケール画像を対象にした転移学習に有用であるか否かを検討した．自己教師あり学習を行った ResNet に対して，学習用 45,000 枚，検証用 5,000 枚，テスト用 10,000 枚のグレースケール変換を行った CIFAR-10 データベースの画像を用いて転移学習を行ったところ，正答率は 64.7 % となった．また学習用 5,514 枚，検証用 551 枚，テスト用 3,125 枚のシリコン PL 像を用いて転移学習を行ったところ，正答率は 73.0 % となった． |
| （英） | Multicrystalline silicon solar cells, which are most commonly used in residential photovoltaic systems, include regions which show performance degradation due to the generation of dislocation clusters in silicon ingot. In this study, we performed self-supervised learning of ResNet using grayscale images such as PL (photoluminescence) or CT images, which are inherently intensity information, and investigated whether the features obtained by the self-supervised learning are useful for transfer learning for grayscale images. We performed transfer learning on the self-supervised ResNet using 45,000 grayscale transformed CIFAR-10 images for training, 5,000 for validation, and 10,000 for testing, and obtained a correct response rate of 64.7 %. When the transfer learning was conducted using 5,514 silicon PL images for training, 551 for verification, and 3,125 for testing, the correct response rate was 73.0 %. | |
| キーワード | （和） | 自己教師あり学習 / 畳み込みニューラルネットワーク / 多結晶シリコン / PL 像 / 転位 / 発生点 / / |
| （英） | self-supervised learning / convolutional neural network / multicrystalline silicon / photoluminescence image / dislocation / generation point / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 48, IMQ2021-1, pp. 1-4, 2021年5月. | |
| 資料番号 | IMQ2021-1 | |
| 発行日 | 2021-05-21 (IMQ) | |
| 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 | IMQ2021-1 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IMQ |
| 開催期間 | 2021-05-28 - 2021-05-28 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | イメージ・メディア・クオリティ一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IMQ |
| 会議コード | 2021-05-IMQ |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 自己教師あり学習によるグレースケール画像を用いた特徴表現学習 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Self-supervised representation learning with grayscale images |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 自己教師あり学習 / self-supervised learning |
| キーワード(2)（和/英） | 畳み込みニューラルネットワーク / convolutional neural network |
| キーワード(3)（和/英） | 多結晶シリコン / multicrystalline silicon |
| キーワード(4)（和/英） | PL 像 / photoluminescence image |
| キーワード(5)（和/英） | 転位 / dislocation |
| キーワード(6)（和/英） | 発生点 / generation point |
| 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） | 鷲見 優一郎 / Yuichiro Sumi / スミ ユウイチロウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小島 拓人 / Takuto Kojima / コジマ タクト |
| 第2著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 沓掛 健太朗 / Kentaro Kutsukake / クツカケ ケンタロウ |
| 第3著者 所属（和/英） | 理化学研究所 (略称： 理研) Institute of Physical and Chemical Research (略称： RIKEN) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 松本 哲也 / Tetsuya Matsumoto / マツモト テツヤ |
| 第4著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 工藤 博章 / Hiroaki Kudo / クドウ ヒロアキ |
| 第5著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 竹内 義則 / Yoshinori Takeuchi / タケウチ ヨシノリ |
| 第6著者 所属（和/英） | 大同大学 (略称： 大同大) Daido University (略称： Daido Univ.) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | 宇佐美 徳隆 / Noritaka Usami / ウサミ ノリタカ |
| 第7著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-05-28 09:40:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IMQ |
| 資料番号 | IMQ2021-1 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.48 |
| ページ範囲 | pp.1-4 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2021-05-21 (IMQ) |
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