Deep Learning
口頭発表
Deep Convolutional Neural Networkによる手形状領域の抽出
- Author
- 山下隆義, 綿末太郎, 山内悠嗣, 藤吉弘亘
- Publication
- 画像センシングシンポジウム, 2014
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ディープラーニングは音声認識や物体認識などの様々な分野で高い汎化性が注目されている. 本稿ではディープラーニングの1つであるDeep Convolutional Neural Networksを手形状の領域抽出に利用する. 手形状は同一クラス内のバリエーションが大きい. そのため, 学習には大量の学習サンプルが必要となるが, 人手で収 集することは大変困難である. そこで, 限られた学習サンプルから学習サンプルを生成する方法を利用する. また, 提案手法ではmaxoutなどのディープラーニン グの過学習を防ぎ, 汎化性を向上させる手法を用いる. これにより, 提案手法は学習サンプルの生成を行わない場合と比べて, 領域抽出精度を向上させることができた.
※本発表はSSII2014オーディエンス賞を受賞しました。