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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-05-15 11:30 支配的側面に基づいた物体認識・姿勢推定・領域推定の深層学習アーキテクチャに関する研究 ○米田駿介（鳥取大）・入江 豪（東京理科大）・岩井儀雄・西山正志（鳥取大）  PRMU2025-1 |
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| 抄録 | （和） | 労働力不足解消のため物体の種類・姿勢・領域を推定する深層学習手法が求められている．従来手法では教師信号の付与コストが膨大かつ3つのタスクを1つのモデルで高精度に処理できないという課題があった．本研究では「一貫性」と「支配的側面」という新概念を導入しクラスラベルのみでの効率的な学習手法を設計する．本研究の実施により，付与コスト削減と統合的画像センシング技術が実現でき，デジタル化の促進による労働力不足解消が期待される． |
| （英） | Deep learning methods for estimating object class, pose parameter, and object region are needed to address labor shortages. Conventional methods face challenges with enormous annotation costs and an inability to process three tasks accurately in a single model. This research introduces two new concepts: "consistency" and "canonical planes" to design efficient learning methods using only class labels. Through the implementation of this research, annotation cost reduction and integrated image-sensing technology can be realized, contributing to addressing labor shortages through the promotion of digitalization. | |
| キーワード | （和） | 一貫性 / 支配的側面 / 弱教師あり学習 / 物体認識 / 姿勢推定 / 領域推定 / / |
| （英） | Consistency / Canonical planes / Weakly-supervised learning / Object recognition / Pose estimation / Segmentation / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 26, PRMU2025-1, pp. 1-12, 2025年5月. | |
| 資料番号 | PRMU2025-1 | |
| 発行日 | 2025-05-08 (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 | PRMU2025-1 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU IPSJ-CVIM |
| 開催期間 | 2025-05-15 - 2025-05-16 |
| 開催地（和） | 奈良女子大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 卒論，D論，CVとAI |
| 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 | 2025-05-PRMU-CVIM |
| 本文の言語 | 英語（日本語タイトルあり） |
| タイトル（和） | 支配的側面に基づいた物体認識・姿勢推定・領域推定の深層学習アーキテクチャに関する研究 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study of Deep Learning Architectures for Object Recognition, Pose Estimation, and Segmentation using Canonical Planes |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 一貫性 / Consistency |
| キーワード(2)（和/英） | 支配的側面 / Canonical planes |
| キーワード(3)（和/英） | 弱教師あり学習 / Weakly-supervised learning |
| キーワード(4)（和/英） | 物体認識 / Object recognition |
| キーワード(5)（和/英） | 姿勢推定 / Pose estimation |
| キーワード(6)（和/英） | 領域推定 / Segmentation |
| 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） | 米田 駿介 / Shunsuke Yoneda / ヨネダ シュンスケ |
| 第1著者 所属（和/英） | 鳥取大学 (略称： 鳥取大) Tottori University (略称： Tottori Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 入江 豪 / Go Irie / イリエ ゴウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) Tokyo University of Science (略称： TUS) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 岩井 儀雄 / Yoshio Iwai / イワイ ヨシオ |
| 第3著者 所属（和/英） | 鳥取大学 (略称： 鳥取大) Tottori University (略称： Tottori Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 西山 正志 / Masashi Nishiyama / ニシヤマ マサシ |
| 第4著者 所属（和/英） | 鳥取大学 (略称： 鳥取大) Tottori University (略称： Tottori Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-05-15 11:30:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2025-1 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.26 |
| ページ範囲 | pp.1-12 |
| ページ数 | 12 |
| 発行日 | 2025-05-08 (PRMU) |
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