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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-12-16 16:45 Object-aware表現学習におけるKLダイバージェンスの周期性アニーリングによる潜在表現の安定化手法の検証 ○小林篤史（早大）・綱島秀樹（早大/産総研）・大川武彦（東大）・相澤宏旭（広島大）・邱 玥・片岡裕雄（産総研）・森島繁生（早大）  PRMU2021-39 |
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| 抄録 | （和） | Object-aware表現学習と呼ばれる，画像から物体や背景のパーツごとの画像を得る教師なし深層学習の研究が行われている．この手法はシーンの構造的な理解を必要とする下流タスクの性能を向上させることが期待されている．Object-aware表現学習の既存手法では背景のパーツの分解が正しく行われない問題があった．先行研究にて，この問題の原因は潜在変数の事後分布と事前分布のKLダイバージェンスの消失にあることが示され，解決策として学習時の潜在変数に対する損失の周期的な増減を行うことが提案された．本研究ではこの学習手法の効果を定量的に検証する． |
| （英） | Object-oriented Representation Learning is a method for obtaining images for each object and background part from an image. This method is expected to improve the performance of downstream tasks that require a structural understanding of the scene. However, the existing methods for object-aware representation learning have a problem that the decomposition of background parts is sometimes not performed correctly. In a previous study, the cause of this problem was shown to be the loss of KL-divergence between the posterior and prior distributions of the latent variable, and a solution was proposed that periodically increases or decreases the loss for the latent variable during learning. In this study, we quantitatively verify the effectiveness of this learning method. |
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| キーワード | （和） | Object-aware表現学習 / Variational Auto-Encoder / 教師なし学習 / / / / / |
| （英） | Object-oriented Representation Learning / Variational Auto-Encoder / Unsupervised Learning / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 304, PRMU2021-39, pp. 83-87, 2021年12月. | |
| 資料番号 | PRMU2021-39 | |
| 発行日 | 2021-12-09 (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 | PRMU2021-39 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
| 開催期間 | 2021-12-16 - 2021-12-17 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 時系列・因果推論・異常検知 |
| 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 | 2021-12-PRMU |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Object-aware表現学習におけるKLダイバージェンスの周期性アニーリングによる潜在表現の安定化手法の検証 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Verification of Cyclical Annealing for Object-Oriented Representation Learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | Object-aware表現学習 / Object-oriented Representation Learning |
| キーワード(2)（和/英） | Variational Auto-Encoder / Variational Auto-Encoder |
| キーワード(3)（和/英） | 教師なし学習 / Unsupervised Learning |
| 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） | 小林 篤史 / Atsushi Kobayashi / コバヤシ アツシ |
| 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） | 綱島 秀樹 / Hideki Tsunashima / ツナシマ ヒデキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 早稲田大学/産業技術総合研究所 (略称： 早大/産総研) Waseda University/National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (略称： Waseda Univ./AIST) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大川 武彦 / Takehiko Ohkawa / オオカワ タケヒコ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： The Univ. of Tokyo) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 相澤 宏旭 / Hiroaki Aizawa / アイザワ ヒロアキ |
| 第4著者 所属（和/英） | 広島大学 (略称： 広島大) Hiroshima University (略称： Hiroshima Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 邱 玥 / Qiu Yue / |
| 第5著者 所属（和/英） | 産業技術総合研究所 (略称： 産総研) National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (略称： AIST) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 片岡 裕雄 / Hirokatsu Kataoka / カタオカ ヒロカツ |
| 第6著者 所属（和/英） | 産業技術総合研究所 (略称： 産総研) National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (略称： AIST) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | 森島 繁生 / Shigeo Morishima / モリシマ シゲオ |
| 第7著者 所属（和/英） | 早稲田大学理工学術院総合研究所 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-12-16 16:45:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2021-39 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.304 |
| ページ範囲 | pp.83-87 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2021-12-09 (PRMU) |
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