実世界物体検出のための学習方法とその応用

• 研究課題/領域番号: 23K16896
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分61010:知覚情報処理関連
• 研究機関: 東京大学
• 研究代表者: 古田 諒佑 東京大学, 生産技術研究所, 助教 (20843535)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2026-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2023年度)
• 配分額: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円); 2025年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円); 2024年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円); 2023年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
• キーワード: 物体検出 / ドメイン汎化 / オープンセット認識

研究開始時の研究の概要

物体検出では学習時に見たことのないドメインのデータにおいて検出精度が低下する問題と，学習時に見たことのないクラスは検出することができない問題が知られている．そこで本研究では，識別能力を維持したままドメイン普遍な特徴表現を学習時に事前に獲得することで，未知のドメインおよび新規クラスに対応可能な物体検出器の学習方法の確立を目指す．またその先の展望として物体検出のみならず，Instance Segmentation等の発展的課題や産業応用を視野に入れた内容にも取り組む．