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画像認識の現状認識:ディープラーニングの成功と限界?

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Academic year: 2021

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(1)Vol.2015-NL-221 No.11 Vol.2015-SLP-106 No.11 2015/5/26. 情報処理学会研究報告 IPSJ SIG Technical Report. 画像認識の現状認識:ディープラーニングの成功と限界? 岡谷貴之†1 一枚の画像からそこに写る物体の名前を答える物体カテゴリ認識は,コンピュータビジョンの 長年の課題であったが,ディープラーニングの登場,正確には畳込みニューラルネットの「再 発見」により大きく進展し,人の視覚と比肩するほどまでになった.一方,その他の多くの画 像認識のタスク,例えば特定の物体を画像中で位置決めする「物体検出」や,人のポーズ認識, さらには動画像を使った人の行動認識に対しては,物体カテゴリ認識ほどはディープラーニン グは成功していない.従来法を超えるという意味では一定の有効性が確認されているものの, これらのタスクでの性能は,人の視覚まではまだ相当の隔たりがある.また,物体カテゴリ認 識あるいはその類似タスクに極めて高い精度を発揮する畳込みニューラルネットだが,なぜそ んなに高い性能が出るのかの理解が追い付いていない.本講演では,この辺りの現状について まとめ,今後を占うことを試みたい.. †1 東北大学大学院情報科学研究科 Graduate School of Information Sciences, Tohoku University . ⓒ 2015 Information Processing Society of Japan. 1.

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