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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-01-22 13:10 拡散モデルによる画像とクラスの共起学習 ○江口達大・竹崎隼平・備瀬竜馬（九大）  PRMU2024-42 |
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| 抄録 | （和） | 本研究では拡散モデルによる画像とクラスの共起を学習することを目的とする．ここでの共起とは，画像とクラスが一体化したデータを生成することである．画像とクラスの共起を獲得するために，我々は画像に対してクラスラベルを埋め込む手法を提案する．このクラスラベルが明示的に存在する画像を拡散モデルによって学習させることで，画像とクラスが共起した生成を行う．さらに，画像とクラスが共起を用いて，拡散モデルの特有の生成過程を利用した新たなクラス分類手法を提案する．クラス分類の実験により，本手法による画像とクラスの共起の獲得を検証し，共起を利用したクラス分類手法の有効性を確認した |
| （英） | (Not available yet) | |
| キーワード | （和） | 拡散モデル / 共起生成 / / / / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 336, PRMU2024-42, pp. 49-54, 2025年1月. | |
| 資料番号 | PRMU2024-42 | |
| 発行日 | 2025-01-14 (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 | PRMU2024-42 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU IPSJ-CVIM VRSJ-SIG-MR MVE |
| 開催期間 | 2025-01-21 - 2025-01-22 |
| 開催地（和） | 九州大学 伊都キャンパス 椎木講堂 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 医用・健康のためのCV/PR/XR技術 |
| 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 | 2025-01-PRMU-CVIM-SIG-MR-MVE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 拡散モデルによる画像とクラスの共起学習 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Co-Occurrence Learning by Deep Learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 拡散モデル / |
| キーワード(2)（和/英） | 共起生成 / |
| キーワード(3)（和/英） | / |
| 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） | 江口 達大 / Tatsuhiro Eguchi / エグチ タツヒロ |
| 第1著者 所属（和/英） | 九州大学 (略称： 九大) Kyushu University (略称： Kyushu Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 竹崎 隼平 / Shumpei Takezaki / タケザキ シュンペイ |
| 第2著者 所属（和/英） | 九州大学 (略称： 九大) Kyushu University (略称： Kyushu Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 備瀬 竜馬 / Ryoma Bise / ビセ リョウマ |
| 第3著者 所属（和/英） | 九州大学 (略称： 九大) Kyushu University (略称： Kyushu Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-01-22 13:10:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2024-42 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.336 |
| ページ範囲 | pp.49-54 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-01-14 (PRMU) |
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