研究課題/領域番号 |
23K11164
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研究種目 |
基盤研究(C)
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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
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研究機関 | 福井大学 |
研究代表者 |
長谷川 達人 福井大学, 学術研究院工学系部門, 准教授 (10736862)
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研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2025年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2024年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2023年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
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キーワード | 行動認識 / Neural Network / Transfer learning |
研究開始時の研究の概要 |
センサを用いた行動認識は重要な要素技術ながらも,実装には訓練用データセットを大量に収集する必要があり,実用面で課題が残る.画像認識や自然言語処理分野では超大規模なデータセットで基盤モデルを構築し,様々な下流タスクへの応用が進んでいる.一方,行動認識では超大規模データセットの構築が困難であったり,タスクごとにデータの書式が大きく異なったりと独自の課題があり,基盤モデル実現は容易ではない.本研究では,多様なデータ書式を統一的に扱えるモデル構造を新たに開発し,複数のデータセットを横断的に用いて事前訓練するアイデアにより,行動認識の基盤モデルの実現を図る.
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