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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-03-03 16:40 深層距離学習の特許図面検索への適用 ○樋口幸太郎・柳井啓司（電通大）  PRMU2022-113 IBISML2022-120 |
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| 抄録 | （和） | 知的財産に関する業務は多岐に渡る．特に，特許分野の先行技術文献調査では，過去の膨大な文献の中から，新規性・進歩性に係る判断材料となる文献をヒットさせる必要がある．調査業務の中で，発明の重要な情報である図面を直接検索する図面検索技術の研究開発が，長年望まれていた．しかし，特許図面は白黒の抽象的な図として記述される性質があり，自然画像と大きくモーダルの異なる図面であることから，研究開発は困難を極めていた． そこで，本研究では，深層距離学習を特許図面検索に適用することで，ネットワークに良質な画像表現を獲得させ，特許図面データセットにおける図面検索が可能であることを示し，DeepPatent dataset上で従来手法を大幅に上回る性能を達成した．本研究の手法は，特許図面だけでなく，モーダルの類似する，商標，意匠，ダイアグラム，スケッチ等に応用が可能と考えられる． |
| （英） | ||
| キーワード | （和） | Deep Metric Learning / Patent Image Retrieval / Swin Transformer / / / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 404, PRMU2022-113, pp. 287-292, 2023年3月. | |
| 資料番号 | PRMU2022-113 | |
| 発行日 | 2023-02-23 (PRMU, IBISML) | |
| 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 | PRMU2022-113 IBISML2022-120 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU IBISML IPSJ-CVIM |
| 開催期間 | 2023-03-02 - 2023-03-03 |
| 開催地（和） | はこだて未来大学 |
| 開催地（英） | Future University Hakodate |
| テーマ（和） | 異分野連携(PRMU)、AutoML (CVIM)、機械学習の理論と応用の広がり(IBISML) |
| 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 | 2023-03-PRMU-IBISML-CVIM |
| 本文の言語 | 日本語（英語タイトルなし） |
| タイトル（和） | 深層距離学習の特許図面検索への適用 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | Deep Metric Learning / |
| キーワード(2)（和/英） | Patent Image Retrieval / |
| キーワード(3)（和/英） | Swin Transformer / |
| 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） | 樋口 幸太郎 / / |
| 第1著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) (略称： ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 柳井 啓司 / / |
| 第2著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-03-03 16:40:00 |
| 発表時間 | 10分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2022-113, IBISML2022-120 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.404(PRMU), no.405(IBISML) |
| ページ範囲 | pp.287-292 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-02-23 (PRMU, IBISML) |
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