2021 Fiscal Year Research-status Report
Acquisition of understandable latent variable space in deep learning
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21K12066
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Research Institution | Osaka Institute of Technology |
Principal Investigator |
瀬尾 昌孝 大阪工業大学, ロボティクス&デザイン工学部, 准教授 (60725943)
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Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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Keywords | 深層学習 / 潜在変数空間 / 判断根拠理解 / disentanglement |
Outline of Annual Research Achievements |
三年にわたる本研究課題の一年目として、主に(1)画像特徴の周波数成分に応じた潜在空間の獲得、(2)顔面神経麻痺の発症部位および程度に応じた潜在空間の獲得、(3)複数Encoderを用いた非冗長な潜在空間の獲得、の三件のテーマに主に取り組んで実験を行った。 各テーマとも、主に学習用データベースの構築と比較的シンプルなモデルでのシミュレーション実験が中心である。(1)では高解像度の顔画像データベースを段階的にダウンスケールしたデータベース20000セットを構築し、StyleGANを元にしたネットワークを用いて、解像度ごとに表現可能な特徴を個別の潜在空間にまとめる実験を行った。(2)では顔面神経麻痺患者および健常者、計43人の表情変化を収録した顔画像データベースを構築し、複数の目的別に作成したEncoderおよびDiscriminatorを用いることで個人の顔形状に起因する特徴と顔面神経麻痺の発症部位および程度に起因する特徴の切り分けを行った。(3)では、主にMNISTやCifer10などの公開データセットを使用して、多目的学習を多段的に実施することで複数のEncoderに非冗長な潜在空間を獲得させ、データの特性に応じた直感的な特徴マップの獲得を行った。いずれの研究においても現状ではそれぞれに課題を抱えているものの、従来法と比べて一定の成果を得た。 これらの実験および派生の研究テーマに関して、国際会議二件、国内会議九件ですでに発表を実施した。また、査読通過済みで未実施の国際会議、論文が各一件ある。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
2021年度は主に学習用データベース構築と実験の指針決定に重点を置いて活動を進めてきた。前述の三件のテーマについてはデータベース構築をいったん完了し、実験着手と第一弾成果の発表まで実施できたので、概ね順調に研究を実施できていると考える。
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Strategy for Future Research Activity |
二年目である2023年度も引き続き、前述の三件のテーマについて実験を進め、発表および(2)についてはシミュレーションシステムの構築を進めていく予定である。 三年目である2024年度は締めくくりとして、前年までに作成した手法およびシステムの精緻化、対外発表に重点を置く。(2)については研究協力者の病院での試験運用に向けて準備を進めていく予定である。
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Causes of Carryover |
2021年度後半は新たに発見された課題の解決に注力したため、人手を増やしてのデータ検証作業などが行えず、想定よりも人件費が少なくなった。また、部品不足の影響で計算機類の手配が2021年度中に間に合わず、物品費の使用が滞った。 2022年度は上記課題を解決し、人件費を使用しての作業も行う予定である為、研究費は当初の予定通り執行できると考える。計算機についても、2022年度初旬に発注処理を行うことで予定通りに執行する予定である。
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Research Products
(11 results)