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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-03-29 14:15 誤ったラベルを含むデータからの領域分割のための重みつきDice損失関数 ○佐村俊和・多田村克己（山口大）  MSS2021-77 NLP2021-148 |
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| 抄録 | （和） | 深層ニューラルネットワークは，訓練データに含まれる誤ったラベルが付与されたデータの影響を受け性能が低下する．本報告では，ラベルの正誤が学習中の学習進度の差に反映されることに着目し，画像の領域分割課題における誤ったラベルによる性能低下を防ぐための重みつきDice損失関数を提案する．学習エポックと学習進度に応じ，誤ったラベルが付与されたと考えられるピクセルの重みを小さくすることで，その影響の低減を図った．結果として，航空画像からの道路抽出において，提案重みつきDice損失関数を適用したU-Netにより，誤ったラベルデータによる性能低下が改善されることを報告する． |
| （英） | Deep neural networks (DNNs) are easily affected by noisy labels during training. It degrades the classification performance of DNNs. In this study, we proposed weighted Dice loss for decreasing the adverse effects of noisy labels in a segmentation task. The cleanness of label is reflected to the learning progress. The weighted Dice loss reduces the weights for presumed noisy pixels according to the current epoch and their learning progress. We applied the U-Net trained through the proposed loss into road extraction from aerial images. Consequently, we demonstrated that the weighted Dice loss decreases the adverse effects of noisy labels in the segmentation task. | |
| キーワード | （和） | 重みつきDice損失関数 / 誤ったラベル / U-Net / 領域分割 / 道路抽出 / / / |
| （英） | Weighted Dice loss / Noisy label / U-Net / Segmentation / Road extraction / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 444, NLP2021-148, pp. 117-120, 2022年3月. | |
| 資料番号 | NLP2021-148 | |
| 発行日 | 2022-03-21 (MSS, NLP) | |
| 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 | MSS2021-77 NLP2021-148 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MSS NLP |
| 開催期間 | 2022-03-28 - 2022-03-29 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | MSS，NLP，一般，およびWIP（MSSのみ） |
| テーマ（英） | MSS, NLP, Work In Progress (MSS only), and etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLP |
| 会議コード | 2022-03-MSS-NLP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 誤ったラベルを含むデータからの領域分割のための重みつきDice損失関数 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Weighted Dice Loss for Segmentation from Noisy Labels |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 重みつきDice損失関数 / Weighted Dice loss |
| キーワード(2)（和/英） | 誤ったラベル / Noisy label |
| キーワード(3)（和/英） | U-Net / U-Net |
| キーワード(4)（和/英） | 領域分割 / Segmentation |
| キーワード(5)（和/英） | 道路抽出 / Road extraction |
| 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） | 佐村 俊和 / Toshikazu Samura / サムラ トシカズ |
| 第1著者 所属（和/英） | 山口大学 (略称： 山口大) Yamaguchi University (略称： Yamaguchi Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 多田村 克己 / Katsumi Tadamura / タダムラ カツミ |
| 第2著者 所属（和/英） | 山口大学 (略称： 山口大) Yamaguchi University (略称： Yamaguchi Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-03-29 14:15:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | MSS2021-77, NLP2021-148 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.443(MSS), no.444(NLP) |
| ページ範囲 | pp.117-120 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2022-03-21 (MSS, NLP) |
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