特徴チャネルに対する不変性を持つ空間基底に基づく畳み込みネットの注意機構

2021 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 20K11890
• Research Institution: Kyushu University
• Principal Investigator: 松川 徹 九州大学, システム情報科学研究院, 助教 (80747212)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 畳込ネット / 空間基底 / 不変特徴 / 注意機構 / 人物照合 / 観測方向推定

Outline of Annual Research Achievements

令和3年度では, 特徴マップの空間基底に基づく不変特徴表現の基本的な構造のCNNにおける性能評価を，服装などの種類によらず人物の観測方向を推定する3つのデータベースにおいて行った.
研究計画に記載の基本モデルとして, 空間基底を線形部分空間の多様体上とデータとして扱うため，最終層に射影計量を用いたアルゴリズムで実装した. これを (a) 基底を独立に扱う方法，(b) 特徴マップの平均や最大値で圧縮する方法と比較し，提案する基本モデルは高い精度で観測方向推定が行えることを確認した. これにより本研究の中核となるアイデアである特徴チャネルに不変な空間基底の空間的な概念の認識における有効性を確認した.　一方 (c) 特徴チャネルの全特徴を用いる方法が，提案法の基本モデルよりも高い精度を達成する場合も見られた. これは，特徴チャネル情報も人物観測方向推定で有効である場合もあることを示している.

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

人物観測推定実験において, 研究計画に記載した実験を3つデータベースで一通り遂行できたが, 論文を発表するにはさらに実験の精度（実験の試行回数の増加/他手法との比較/可視化による解析）を高める必要がある. また，基本モデルを高度化する方法として固有値も推定に用いる方法を検討したが，この方法では性能の改善が確認されなかった.　一方，データベースに大きい位置ずれの問題があることを見つけ, それを解決することが，高度化のために有効であると予測を立てている.
また, 空間的な事象の把握に優れる表現を注意機構へ組み込み，人物観測方向実験で初期的実験を行ったが, 人物照合問題での評価が残っている.

Strategy for Future Research Activity

人物観測方向推定実験の完成度を高め, 論文へまとめ投稿を行う. そのために，実験の精度の向上と，手法の更なる高度化を進める. また，人物観測方向推定手法の従来手法を実装し，比較を行う. 注意機構を用いた人物照合実験についても実験を進める.

Causes of Carryover

COVID-19の影響により, 旅費を使う機会がなく，大規模な計算資源を必要とする実験に至らなかった. 次年度に大規模な実験遂行のための計算資源購入と成果発表のための費用として用いる計画である.