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講演抄録/キーワード
講演名 2020-05-29 14:30
深層学習をインスタンスセグメンテーションに適用した際の予測品質が劣化する原因を解析する手法
久保田智規中尾鷹詔加藤正文吉田英司三好秀誠富士通研
抄録 (和) 本稿では,深層学習によるインスタンスセグメンテーションにおいて予測精度が劣化する原因の解析手法を提案する.筆者らは,以前,物体認識,および,物体検出において予測精度が劣化する原因を解析する手法を提案した.今回,本手法をインスタンスセグメンテーション(Mask Scoring R-CNN)に拡張した.本手法は,予測結果の品質が劣化する画像(入力画像)において,原因を画素粒度で抽出・可視化する.また,入力画像に本手法で抽出した画素粒度の原因情報を適用することで,推論による予測精度が向上する画像に修正することができる.つまり,本手法で抽出した原因情報は正しく原因を表していると示すことができる. 
(英) In this paper, we propose a method to analyze the cause of deterioration of prediction accuracy in instance segmentation by deep learning. We have proposed a method to analyze the cause of deterioration of prediction accuracy in object recognition and object detection. This method is extended to instance segmentation (Mask Scoring R-CNN). This method extracts and visualizes the cause at the pixel grain size in the image (input image) in which the quality of the prediction result deteriorates. And, by applying the cause information of the pixel grain size extracted by this technique to the input image, it can be corrected to the image with improved prediction accuracy. That is, it can be shown that the cause information extracted by this method correctly represents the cause.
キーワード (和) 深層学習 / 畳み込みニューラルネットワーク / 映像解析 / セグメンテーション / 説明可能なAI / / /  
(英) deep learning / convolutional neural network / video analysis / segmentation / XAI / / /  
文献情報 映情学技報
資料番号  
発行日  
ISSN Print edition: ISSN 1342-6893  Online edition: ISSN 2424-1970
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研究会情報
研究会 IEICE-MI IEICE-IE IEICE-SIP IEICE-BioX IST ME  
開催期間 2020-05-28 - 2020-05-29 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) 映像・信号の処理・解析・AI技術とその多分野応用 
テーマ(英) Image and signal processing/analysis/AI technology, and their application 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IEICE-IE 
会議コード 2020-05-MI-IE-SIP-BioX-IST-ME 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 深層学習をインスタンスセグメンテーションに適用した際の予測品質が劣化する原因を解析する手法 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A method for analyze causes of deterioration of predict quality when Deep Learning is applied to instance segmentation 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 深層学習 / deep learning  
キーワード(2)(和/英) 畳み込みニューラルネットワーク / convolutional neural network  
キーワード(3)(和/英) 映像解析 / video analysis  
キーワード(4)(和/英) セグメンテーション / segmentation  
キーワード(5)(和/英) 説明可能なAI / XAI  
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) 久保田 智規 / Tomonori Kubota / クボタ トモノリ
第1著者 所属(和/英) 株式会社富士通研究所 (略称: 富士通研)
Fujitsu Laboratories LTD. (略称: Fujitsu Lab.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 中尾 鷹詔 / Takanori Nakao / ナカオ タカノリ
第2著者 所属(和/英) 株式会社富士通研究所 (略称: 富士通研)
Fujitsu Laboratories LTD. (略称: Fujitsu Lab.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 加藤 正文 / Masafumi Katoh / カトウ マサフミ
第3著者 所属(和/英) 株式会社富士通研究所 (略称: 富士通研)
Fujitsu Laboratories LTD. (略称: Fujitsu Lab.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 吉田 英司 / Eiji Yoshida / ヨシダ エイジ
第4著者 所属(和/英) 株式会社富士通研究所 (略称: 富士通研)
Fujitsu Laboratories LTD. (略称: Fujitsu Lab.)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 三好 秀誠 / Hidenobu Miyoshi / ミヨシ ヒデノブ
第5著者 所属(和/英) 株式会社富士通研究所 (略称: 富士通研)
Fujitsu Laboratories LTD. (略称: Fujitsu Lab.)
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講演者
発表日時 2020-05-29 14:30:00 
発表時間 20 
申込先研究会 IEICE-IE 
資料番号  
巻番号(vol) ITE-44 
号番号(no)  
ページ範囲  
ページ数 ITE- 
発行日  


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