畳み込みニューラルネットワークにおけるカメラや天候の違いに対応するための更新学習

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC3-2

グループ名: 【C】平成28年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2016/08/31

タイトル(英語): Update Learning of Convolutional Neural Network for Adapting with Differences in Camera and Weather

著者名: Xie Siyang(千葉大学),中易 隆太郎(千葉大学),大川 一也(千葉大学)

著者名(英語): Siyang Xie|Ryutaro Nakayasu|Kazuya Okawa

キーワード: 畳み込みニューラルネットワーク|Convolutional Neural Network

要約(日本語): 近年，画像処理の技術として，Deep Learning の一つである畳み込みニューラルネットワークの研究が盛んに行われている．この手法は，特徴量の学習が可能であるため，日常的な環境で得られた画像であっても，適切な分類ができるという利点がある．そこで，本研究では，まず，Google Street View の画像を用いて学習をさせておき，その後，ロボットに搭載したカメラで特徴量を抽出させることを試みた．撮影日が数年経過しており，カメラも異なっているものの，晴れの日は約90%の識別が可能であることを確認した．その一方で，天候が変わると識別率も低下することも確認した．そこで本稿では，より識別率を向上させるために，カメラの変化や天候の変化によって生じる誤認識の画像を用いて学習を更新させることで，認識率を向上できる手法を提案する．

PDFファイルサイズ: 1,238 Kバイト