物体検出用CNNにおける空間周波数に着目した判断根拠可視化に関する検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-074

グループ名: 【全国大会】令和5年電気学会全国大会論文集

発行日: 2023/03/01

タイトル(英語): A Study on Visual Explanation Focusing on Spatial Frequency in CNN for Object Detection

著者名: 関弘翔（日本大学）,細野裕行（日本大学）

著者名(英語): Hiroto Seki (Nihon University),Hiroyuki Hosono (Nihon University)

キーワード: 物体検出|顕著性マップ|空間周波数|object detection|saliency map|spatial frequency

要約(日本語): 2次元画像中の物体の位置とその種類を同時に予測する物体検出には，畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network; CNN）に代表される深層ニューラルネットワークが利用される。CNNにより物体検出精度が向上した一方でモデルは複雑化しており，モデルの判断に寄与した画像特徴など，いわゆる判断根拠が不透明化している。本稿では，物体検出用CNNの判断根拠を示す手法として提案されたD-RISEを基に，空間周波数を利用することでCNNが着目した画像特徴の可視化を検討した。

本誌掲載ページ: 118-119 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 624 Kバイト