推論プロセスに教師信号を利用した少ない画像枚数からの学習

• 研究課題/領域番号: 24K15020
• 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: 名城大学
• 研究代表者: 堀田 一弘 名城大学, 理工学部, 教授 (40345426)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2026年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 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: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
• キーワード: 少ない教師 / フィードバック / セグメンテーション

研究開始時の研究の概要

申請研究では，推論プロセスにも教師の情報を利用することにより，少ない教師画像からCNNやTransformerの学習を行う枠組みを確立する．また，多様なデータセットから作成したVisual Wordsを利用し，それをTransformerに導入することにより，少ない教師付き画像から豊かな特徴抽出を行う．さらに，上位層から下位層へのフィードバックを利用することにより，教師信号を特徴抽出部の学習にも積極的に利用する．これらを有機的に組み合わせることにより，セグメンテーション等において１枚の教師付き画像からの学習を実現する．