講演抄録/キーワード |
講演名 |
2021-12-03 11:20
多次元特徴空間に着目したオープンセット認識手法の開発 ○金岡大樹(九工大)・田中悠一朗・田向 権(九工大/ニューロモルフィックAIハードウェア研究センター) SIS2021-23 |
抄録 |
(和) |
一般的な画像認識はテスト時に使用するクラスは全て既知クラスであることを前提としていることが多い.そのため未知クラスを入力した時,未知であると認識することができない.これを可能にした手法をオープンセット認識と呼ぶ.本研究では認識モデルの多次元特徴空間に着目したオープンセット認識手法を提案する.実験の結果,MNISTでのmacro-F1は0.838で最先端の手法を超えており,特徴空間に着目した手法の可能性を見出した. |
(英) |
In general, image recognition assumes that all classes used in testing are known. Therefore, when an unknown class is input, it cannot be recognized as unknown. Methods that make this possible are called open set recognition. In this study, we propose an open set recognition method focusing on a multidimensional feature space of the recognition model. The experimental results show that the macro-F1 at MNIST is 0.838, which is better than the state-of-the-art method. We find the potential of a method focusing on multidimensional feature spaces. |
キーワード |
(和) |
オープンセット認識 / 深層学習 / 未知クラス / / / / / |
(英) |
open set recognition / deep learning / unknown class / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 121, no. 284, SIS2021-23, pp. 11-14, 2021年12月. |
資料番号 |
SIS2021-23 |
発行日 |
2021-11-26 (SIS) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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SIS2021-23 |