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高速なメタ学習を用いた映り込み除去技術の開発

研究課題

研究課題/領域番号 22K12093
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
審査区分 小区分61010:知覚情報処理関連
研究機関九州工業大学

研究代表者

陸 慧敏  九州工業大学, 大学院工学研究院, 准教授 (40742466)

研究期間 (年度) 2022-04-01 – 2025-03-31
研究課題ステータス 交付 (2023年度)
配分額 *注記
3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2024年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2022年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
キーワード深層学習 / 映り込み除去 / 人工知能 / メタ学習 / 画像処理
研究開始時の研究の概要

写真や動画を撮影する際,窓・ガラス等からの反射により,画像のノイズの原因となる反射光が度々発生する.この反射光は単に,画質を悪くするだけでなく,物体検出・セグメンテーション等のコンピュータビジョンタスクにも悪影響を与える.そこで,単一画像を用いた映り込み除去(Single Image Reflection Removal: SIRR)を行うことで,画像認識等のコンピュータビジョンタスクのロバスト性の向上が期待できる.本研究では,少量の学習データから映り込みを効率的に除去し,実環境に応用可能なSIRRを構築するには何を解決すべきかを明らかにするのが,本研究の学術的な新規性である.

研究実績の概要

写真や動画を撮影する際,窓・ガラス等からの反射により,画像のノイズの原因となる反射光が度々発生する.この反射光は単に,画質を悪くするだけでなく,物体検出・セグメンテーション等のコンピュータビジョンタスクにも悪影響を与える.そこで,単一画像を用いた映り込み除去(Single Image Reflection Removal: SIRR)を行うことで,画像認識等のコンピュータビジョンタスクのロバスト性の向上が期待できる.SIRRでは,ルールベースと深層学習モデルを採用したモデルが主流であり,学習時に線形性を付加した合成データを用いることが多い.しかし,現実世界で学習データの真値を得ることが困難なため,学習データが少ない点は実応用において致命的な限界を露出している.そこで本研究では,メタ学習等の先端的な深層学習モデルを用いたSIRRを提案する予定だった.
今年度では基盤研究となる少量の異常データでも高精度な異常検知を可能にする手法の開発を行った.少量の異常データに対してデータ拡張を行い, 拡張したデータセットを事前学習済みのSwin Transformerで転移学習することで, 少量の異常データでも高精度な異常検知を可能にした. また, Grad-CAMを用いて画像分類の判断根拠を可視化することで, 異常部位に正しく注目できているか確かめた.本実験結果により, 汎用性の高い映り込み除去法の提案が可能となった.

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

2: おおむね順調に進展している

理由

本研究の核心である少量のデータに対する拡張手法およびデータ学習法の開発を成功した.本実験結果により, 汎用性の高い映り込み除去法の提案が可能となった.

今後の研究の推進方策

今後は高速なメタ学習モデルだけではなく,Swin Transformer等の深層学習モデルも汎化性能の高い映り込み除去法が可能となる.そこで,本研究では, 画像分類モデルにSwin Transformerを用いて, また, 少数のデータで効率よく学習させるために, ImageNetで事前学習済みの本モデルで転移学習を行うよていである.

報告書

(2件)
  • 2023 実施状況報告書
  • 2022 実施状況報告書
  • 研究成果

    (7件)

すべて 2024 2023 2022

すべて 雑誌論文 (6件) (うち国際共著 2件、 査読あり 6件) 学会発表 (1件) (うち国際学会 1件)

  • [雑誌論文] Single Image Reflection Removal Using DeepLabv3+2024

    • 著者名/発表者名
      Keisuke Hamamoto, Naoya Hideshima, Huimin Lu & Seiichi Serikawa
    • 雑誌名

      Communications in Computer and Information Science

      巻: 1998 ページ: 181-188

    • DOI

      10.1007/978-981-99-9109-9_18

    • ISBN
      9789819991082, 9789819991099
    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
    • 査読あり
  • [雑誌論文] Lightweight real-time semantic segmentation network with efficient transformer and CNN2023

    • 著者名/発表者名
      Guoan Xu, Juncheng Li, Guangwei Gao, Huimin Lu, Jian Yang, Dong Yue
    • 雑誌名

      IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems

      巻: 24 号: 12 ページ: 15897-15906

    • DOI

      10.1109/tits.2023.3248089

    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
    • 査読あり / 国際共著
  • [雑誌論文] Introduction to meta learning for internet of multimedia things2023

    • 著者名/発表者名
      Huimin Lu, Yichuan Wang, Yujie Li
    • 雑誌名

      International Journal of Machine Learning and Cybernetics

      巻: 14 号: 2 ページ: 361-362

    • DOI

      10.1007/s13042-022-01700-w

    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
    • 査読あり / 国際共著
  • [雑誌論文] Recognition of sidewalk environment based on WideSegPlus2022

    • 著者名/発表者名
      Yuki Sakai、Lu Huimin、Li Yujie、Kamiya Tohru
    • 雑誌名

      Proceedings Volume 12508, International Symposium on Artificial Intelligence and Robotics 2022

      巻: 1250802 ページ: 1-8

    • DOI

      10.1117/12.2655680

    • 関連する報告書
      2022 実施状況報告書
    • 査読あり
  • [雑誌論文] Joint Semantic-Instance Segmentation Method for Intelligent Transportation System2022

    • 著者名/発表者名
      Li Yujie、Cai Jintong、Zhou Quan、Lu Huimin
    • 雑誌名

      IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems

      巻: 99 号: 12 ページ: 1-8

    • DOI

      10.1109/tits.2022.3190369

    • 関連する報告書
      2022 実施状況報告書
    • 査読あり
  • [雑誌論文] 3D object detection using improved PointRCNN2022

    • 著者名/発表者名
      Fukitani Kazuki、Shin Ishiyama、Lu Huimin、Yang Shuo、Kamiya Tohru、Nakatoh Yoshihisa、Serikawa Seiichi
    • 雑誌名

      Cognitive Robotics

      巻: 2 ページ: 242-254

    • DOI

      10.1016/j.cogr.2022.12.001

    • 関連する報告書
      2022 実施状況報告書
    • 査読あり
  • [学会発表] 調整レスなビンピッキング自動化のための 3 次元物体認識2022

    • 著者名/発表者名
      石山信, 陸慧敏
    • 学会等名
      研究報告オーディオビジュアル複合情報処理
    • 関連する報告書
      2022 実施状況報告書
    • 国際学会

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公開日: 2022-04-19   更新日: 2024-12-25  

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