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講演抄録/キーワード
講演名 2024-03-04 16:06
Panoptic Lifting における破滅的忘却を考慮した画像取捨選択による増分学習法
幸壬 晃滋賀大)・薗頭元春理研)・飯山将晃滋賀大)・川西康友理研PRMU2023-81
抄録 (和) 任意視点におけるRGB画像とセグメンテーションマスクの再構成においてPanoptic Liftingは強力な手法だが,ある箇所の画像データの不足がみられた際は,それらを追加したうえで再度モデルを構築する必要がある.そこで本発表では,計算量を抑えながら十分な精度のモデルを構築するためのPanoptic Liftingの増分学習法を提案する.また,最小限の学習用画像で増分学習するため,破滅的忘却の抑制を考慮した画像の取捨選択手法を導入する.位置的に等間隔な視点で撮影した画像を選択することにより,増分学習におけるセグメンテーションの精度向上を確認した. 
(英)
キーワード (和) 任意視点画像生成 / 増分学習 / / / / / /  
(英) / / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 123, no. 409, PRMU2023-81, pp. 174-179, 2024年3月.
資料番号 PRMU2023-81 
発行日 2024-02-25 (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 PRMU2023-81

研究会情報
研究会 PRMU IBISML IPSJ-CVIM  
開催期間 2024-03-03 - 2024-03-04 
開催地(和) 広島大学 東広島キャンパス 
開催地(英) Hiroshima Univ. Higashi-Hiroshima campus 
テーマ(和) 雑多なデータセットの有効活用 (PRMU/IPSJ-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 2024-03-PRMU-IBISML-CVIM 
本文の言語 日本語(英語タイトルなし) 
タイトル(和) Panoptic Lifting における破滅的忘却を考慮した画像取捨選択による増分学習法 
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) 任意視点画像生成 /  
キーワード(2)(和/英) 増分学習 /  
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キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 幸壬 晃 / / コウジン アキラ
第1著者 所属(和/英) 滋賀大学 (略称: 滋賀大)
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第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 薗頭 元春 / / ソノガシラ モトハル
第2著者 所属(和/英) 理化学研究所 (略称: 理研)
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第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 飯山 将晃 / / イイヤマ マサアキ
第3著者 所属(和/英) 滋賀大学 (略称: 滋賀大)
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第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 川西 康友 / / カワニシ ヤストモ
第4著者 所属(和/英) 理化学研究所 (略称: 理研)
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講演者 第1著者 
発表日時 2024-03-04 16:06:00 
発表時間 12分 
申込先研究会 PRMU 
資料番号 PRMU2023-81 
巻番号(vol) vol.123 
号番号(no) no.409 
ページ範囲 pp.174-179 
ページ数
発行日 2024-02-25 (PRMU) 


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