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2021 年度 実施状況報告書

深層学習による視覚的感性数値化のための感性データ拡張手法

研究課題

研究課題/領域番号 20K12038
研究機関中京大学

研究代表者

道満 恵介  中京大学, 工学部, 准教授 (90645748)

研究分担者 井手 一郎  名古屋大学, 数理・データ科学教育研究センター, 教授 (10332157)
目加田 慶人  中京大学, 工学部, 教授 (00282377)
研究期間 (年度) 2020-04-01 – 2023-03-31
キーワード魅力度推定 / 画像データ拡張 / 料理写真
研究実績の概要

人が料理写真を見た際の視覚的感性(魅力度)を高精度に数値化する機械学習手法の開発を目的として,「研究実施計画」において掲げていた2つの達成事項を検討した.具体的には,達成事項1)「画像とその魅力度評価値をペアで生成するためのデータ拡張手法」および達成事項2)「最適な深層学習モデルの開発」である.初年度から継続して取り組んできた達成事項1の知見を活用して,深層学習モデルの枠組みの一つであるマルチタスク学習の導入を検討した.加えて,これまで利用してきた「小規模ながら評価値の信頼性が高いデータセット」にのみならず,「評価値の信頼性が多少劣るものの大規模なデータセット」を構築し,それぞれを用いてモデルの学習・評価を行った.さらに,まず前者のデータセットでモデルの学習をした後,後者のデータセットで追加学習するというfine-tuningも検討した.その結果,料理写真の魅力度推定というタスクにおける本手法の有効性を確認した.

この研究成果は,まだ検討段階ではあるものの,最終年度に向けて深層学習モデルを検討する上で重要な知見を与えるものであり,意義深いものであったといえる.なお,今回検討したマルチタスク学習以外にも深層学習モデルの枠組みは様々なものが提案されており,本研究課題にも応用できるものがあると考えられる.この研究成果を踏まえて最終年度には,マルチタスク学習を基本路線としながら,それ以外の枠組みについても検討する計画である.

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

「研究実施計画」に記載したとおり「画像とその魅力度評価値をペアで生成するためのデータ拡張手法」および「最適な深層学習モデルの開発」に着手できていることから,概ね順調に進展していると考える.

今後の研究の推進方策

新型コロナウイルス感染症による各種研究活動の制限はあるものの,基本的に「研究実施計画」に記載したとおりの目的および計画で研究を推進していく.

次年度使用額が生じた理由

新型コロナウイルス感染症による各種学会の中止またはオンライン化により,学会参加費や旅費が例年とは大きく異なる設定となったこと,また各種研究機器の生産・流通が滞り物品の購入計画が崩れたこと,画像データに対する大規模アノテーション実験の実施が困難となったこと等が理由である.

  • 研究成果

    (2件)

すべて 2022 2021

すべて 学会発表 (2件)

  • [学会発表] 料理写真の魅力度推定に適したマルチタスク学習の検討2022

    • 著者名/発表者名
      宮崎 光明,道満 恵介,井手 一郎,目加田 慶人
    • 学会等名
      電子情報通信学会 メディアエクスペリエンス・バーチャル環境基礎研究会
  • [学会発表] マルチタスク学習を用いた料理写真の魅力度推定における有効なサブタスクの検討2021

    • 著者名/発表者名
      宮崎 光明,道満 恵介,井手 一郎,目加田 慶人
    • 学会等名
      第19回情報学ワークショップ

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公開日: 2022-12-28  

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