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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-06-13 11:00 画像の数値解析による物体領域の多様化が物体認識精度に及ぼす影響の調査 ○丸野稜雅（九工大）・鈴木章央（Techno.send）・山口直紀・柴 智也・田向 権（九工大）  SIS2025-19 |
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| 抄録 | （和） | 深層学習のための画像データセットの構築手法として，シミュレータで生成したデータで構築する手法がある．これには Domain Gap が生じるが，これの解消法のひとつに Domain Randomization（DR）がある．山口は，DRの概念に沿って，シミュレータ上で物体領域の模様を多様化させることで Domain Gap を解消することを提案した．山口によると，構築したデータセットで学習した結果，単一クラスのデータセットでは性能が向上したが，複数クラスでは性能が低下した，と報告されている．そこで本研究では，生成データの画像特徴量を抽出することで，物体領域の書き換えが複数クラスの物体認識性能を低下させた原因を究明する． |
| （英） | One method for constructing image datasets for deep learning is to use simulator-generated datasets. This method causes Domain Gap, and Domain Randomization (DR) is one of the methods to solve this problem. Yamaguchi et al. proposed to eliminate Domain Gap by diversifying the patterns of object regions on a simulator, in line with the concept of DR. Yamaguchi et al. reported that training on the constructed dataset improved performance on a single-class dataset but decreased performance on a multi-class dataset. Therefore, in this study, we extract image features from the generated data to determine why the rewriting of object regions reduced the multi-class object detection performance. | |
| キーワード | （和） | 物体認識 / データセット生成 / 特徴量抽出 / Domain Randomization / / / / |
| （英） | Object Detection / Dataset Generation / Feature Extraction / Domain Randomization / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 68, SIS2025-19, pp. 95-100, 2025年6月. | |
| 資料番号 | SIS2025-19 | |
| 発行日 | 2025-06-05 (SIS) | |
| 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 | SIS2025-19 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIS |
| 開催期間 | 2025-06-12 - 2025-06-13 |
| 開催地（和） | 石垣市民会館 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 知的マルチメディアシステム, 組込み応用システム, 立体映像技術, 一般 |
| テーマ（英） | Intelligent Multimedia Systems, Applied Embedded Systems, Three-Dimensional Image Technology (3DIT), etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SIS |
| 会議コード | 2025-06-SIS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 画像の数値解析による物体領域の多様化が物体認識精度に及ぼす影響の調査 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Investigation of the effects of object region augmentation on object detection via image analysis |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 物体認識 / Object Detection |
| キーワード(2)（和/英） | データセット生成 / Dataset Generation |
| キーワード(3)（和/英） | 特徴量抽出 / Feature Extraction |
| キーワード(4)（和/英） | Domain Randomization / Domain Randomization |
| 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） | 丸野 稜雅 / Ryoga Maruno / マルノ リョウガ |
| 第1著者 所属（和/英） | 九州工業大学 (略称： 九工大) Kyusyu Institute of Technology (略称： Kyutech) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 鈴木 章央 / Akihiro Suzuki / スズキ アキヒロ |
| 第2著者 所属（和/英） | 株式会社Techno.send (略称： Techno.send) Techno.send Inc. (略称： Techno.send) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山口 直紀 / Naoki Yamaguchi / ヤマグチ ナオキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 九州工業大学 (略称： 九工大) Kyusyu Institute of Technology (略称： Kyutech) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 柴 智也 / Tomoya Shiba / シバ トモヤ |
| 第4著者 所属（和/英） | 九州工業大学 (略称： 九工大) Kyusyu Institute of Technology (略称： Kyutech) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 田向 権 / Hakaru Tamukoh / タムコウ ハカル |
| 第5著者 所属（和/英） | 九州工業大学 (略称： 九工大) Kyusyu Institute of Technology (略称： Kyutech) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-06-13 11:00:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | SIS |
| 資料番号 | SIS2025-19 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.68 |
| ページ範囲 | pp.95-100 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-06-05 (SIS) |
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