研究課題
基盤研究(C)
情報をリークをすることにより深層学習を用いた画像認識の精度を改善させるという新しい考え方を提案し、様々な画像データセットを用いた評価実験によりその有効性を示した。画像内の全ての画素を識別するという画像認識の中でも難しい部類の問題であるセマンティックセグメンテーションに対して情報リークを用いた様々な手法を適用した。細胞生物学などの分野でもセマンティックセグメンテーションは需要が多いため、細胞画像でも有効であることを示した。
画像認識
１つのネットワーク内もしくは他のネットワークから情報をリークすることにより深層学習の精度を改善させるという世界的にも新しい考え方を提案し、様々な画像データセットを用いた評価実験によりその有効性を示した。新しい方向性を打ち出し、有効性を示すことができたので、学術的な意義は大きいと考えられる。また、細胞生物学などの他の分野の画像も利用しているので、異分野への貢献もできた。
