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2021年7月27日(火)~7月30日(金)に,画像の認識と理解技術に関する国内最大規模の学会である第24回MIRU(Meeting on Image Recognition and Understanding)が,オンラインで開催されました。地域産業コース(応用情報分野)の陳金輝准教授が研究指導する4年生の大城明津輝君が,7月29日(木)にインタラクティブ?セクションにおいて,「NTS-Netを用いた食品画像の詳細分類」というタイトルで研究発表を行いました。
発表内容:
121-26 大城明津輝, 陳金輝,「NTS-Netを用いた食品画像の詳細分類」
近年,人工知能(AI)技術,特にディープラーニング技術は注目されており,実社会における多くの課題へ活用されるニーズが高まっています。教師あり学習によるAI開発において,学習データのラベル付けは「アノテーション」と呼ばれ,非常に重要な作業です。ディープラーニングモデルを学習させるためには,特に大量のデータに対するアノテーション作業が必要になります。専門家の知識や手作業による精密さも必要とし,ラベル付けには膨大な工数がかかります。この問題に対して,本研究では推定結果の有益さと信用度のソート順が等しくなるように推定モデルを最適化することより,ラベル付けを必要とせず重要な領域を自動的に抽出する自己教師あり学習モデルを提案しました。提案手法は既存手法Navigator-Teacher-Scrutinizer Network(NTS-Network)(Yang等, ECCV,2018)に基づく方法を改善したものであり,食品画像の詳細分類実証実験においてその有効性が確認されました。
オンライン発表の様子
画像の認識?理解シンポジウム MIRU2021(第24回)のホームページ
http://cvim.ipsj.or.jp/MIRU2021/