| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2026-02-19 15:15
ゼロショット学習を考慮した3DCG画像のセマンティックセグメンテーションに関する実験的考察
○河畑則文（金沢大） |
| 抄録 |
（和） |
AIモデルがオブジェクトや概念を認識して分類するようにトレーニングされ，それらのカテゴリーや概念の例を事前に見なくても，それらのカテゴリーや概念を分類する機械学習の1種であるゼロショット学習に関する研究が多く行われてきた．一方で，我々は今までに，3DCG画像の関心領域推定やセマンティックセグメンテーションに関する研究を行ってきた．3DCG画像の関心領域推定については，顕著性マップを用いることで分類可能であった．しかしながら，セマンティックセグメンテーションにおいては，事前情報が必要なメディア処理技術であり，その事前情報が十分でない，もしくは，仮に十分であったとしても，カテゴリーが偏れば，精度が低くなるという欠点があった．そこで，本研究では，ゼロショット学習を考慮して3DCG画像のセマンティックセグメンテーションを行うことを考え，作成したアーキテクチャに基づいて処理を行うことで分類可能かを実験的に考察した． |
| （英） |
Much research has been conducted on zero-shot learning, a type of machine learning where AI models are trained to recognize and classify objects and concepts without being shown examples of those categories or concepts beforehand. On the other hand, there were previous studies on region of interest estimation and semantic segmentation in 3D CG images. Regarding region of interest estimation in 3D CG images, it was possible to classify them using saliency maps. However, in semantic segmentation, it is a media processing technique requiring prior information. This approach has the drawback that accuracy decreases if the prior information is insufficient, or even if it is sufficient, if the categories are biased. Therefore, in this study, we considered performing semantic segmentation on 3D CG images with zero-shot learning in mind. We experimentally investigated whether classification was possible by processing based on the created architecture. |
| キーワード |
（和） |
ゼロショット学習 / CLIP / ラベル予測 / DPT / デプス推定 / データマイニング / / |
| （英） |
Zero-shot Learning / Contrastive Language-Image Pretraining / Label Prediction / Dense Prediction Transformer / Depth Estimation / Data Mining / / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 50, no. 5, ME2026-15, pp. 64-69, 2026年2月. |
| 資料番号 |
ME2026-15 |
| 発行日 |
2026-02-12 (MMS, ME, AIT, SIP) |
| ISSN |
Online edition: ISSN 2424-1970 |
| PDFダウンロード |
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| 研究会情報 |
| 研究会 |
IEICE-IE IEICE-ITS MMS ME AIT SIP |
| 開催期間 |
2026-02-19 - 2026-02-20 |
| 開催地（和） |
北海道大学 |
| 開催地（英） |
|
| テーマ（和） |
画像処理、一般 |
| テーマ（英） |
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| 講演論文情報の詳細 |
| 申込み研究会 |
ME |
| 会議コード |
2026-02-IE-ITS-MMS-ME-AIT-SIP |
| 本文の言語 |
日本語 |
| タイトル（和） |
ゼロショット学習を考慮した3DCG画像のセマンティックセグメンテーションに関する実験的考察 |
| サブタイトル（和） |
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| タイトル（英） |
Experimental Discussion on Semantic Segmentation of 3D CG Images Considering Zero-shot Learning |
| サブタイトル（英） |
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| キーワード(1)（和/英） |
ゼロショット学習 / Zero-shot Learning |
| キーワード(2)（和/英） |
CLIP / Contrastive Language-Image Pretraining |
| キーワード(3)（和/英） |
ラベル予測 / Label Prediction |
| キーワード(4)（和/英） |
DPT / Dense Prediction Transformer |
| キーワード(5)（和/英） |
デプス推定 / Depth Estimation |
| キーワード(6)（和/英） |
データマイニング / Data Mining |
| キーワード(7)（和/英） |
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| キーワード(8)（和/英） |
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| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） |
河畑 則文 / Norifumi Kawabata / カワバタ ノリフミ |
| 第1著者 所属（和/英） |
金沢大学 (略称： 金沢大)
Kanazawa University (略称： Kanazawa Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 講演者 |
第1著者 |
| 発表日時 |
2026-02-19 15:15:00 |
| 発表時間 |
15分 |
| 申込先研究会 |
ME |
| 資料番号 |
MMS2026-15, ME2026-15, AIT2026-15, SIP2026-15 |
| 巻番号（vol） |
vol.50 |
| 号番号（no） |
no.5 |
| ページ範囲 |
pp.64-69 |
| ページ数 |
6 |
| 発行日 |
2026-02-12 (MMS, ME, AIT, SIP) |
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