deep image analysis model using self-supervised learning with capability of handling hierarchical semantic structures

• Project/Area Number: 25K03144
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 61010:Perceptual information processing-related
• Research Institution: National Institute of Informatics
• Principal Investigator: 佐藤 真一 国立情報学研究所, コンテンツ科学研究系, 教授 (90249938)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥18,720,000 (Direct Cost: ¥14,400,000、Indirect Cost: ¥4,320,000); Fiscal Year 2027: ¥5,720,000 (Direct Cost: ¥4,400,000、Indirect Cost: ¥1,320,000); Fiscal Year 2026: ¥5,590,000 (Direct Cost: ¥4,300,000、Indirect Cost: ¥1,290,000); Fiscal Year 2025: ¥7,410,000 (Direct Cost: ¥5,700,000、Indirect Cost: ¥1,710,000)
• Keywords: 深層画像意味解析 / 階層的意味構造 / 自己教師学習

Outline of Research at the Start

本研究では、特に、階層的意味構造の取り扱いに関するCLIP の問題点、すなわち、詳細クラス分析における性能劣化と、類似クラス検索における性能劣化を重大な問題とみなす。階層的意味構造は、人間の知性の特性の重要な一側面と考えられ、この問題はAI と人間の知性とのギャップの主要な要因である可能性がある。本研究ではその解決を目的とする。