深層学習による物体検出（R-CNN）
要 旨 題目深層学習による人物検出学籍番号 T 氏名海住嘉希指導教員白井英俊近年 深層学習による画像認識が高い精度で成果を挙げていることで注目されている 本研究では 深層学習によって物体認識を行う三つの手法を用いて実装を行った そして 三つの手法の実装結果から人物検出に焦点をあて これら
... 第１章 はじめに 近年、深層学習による画像認識が高い精度で成果を挙げていることで注目されている。 本研究では、深層学習によって物体認識を行う三つの手法を用いて実装を行った。そして、 三つの手法の実装結果から人物検出に焦点をあて、これらの検出精度と実行時間の比較を 行ったものである。人物検出に焦点をあてた理由は、安全面や防犯面でこのような機器が 使われ始めており、人を検出[r] ...
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2018/11/30 13:45-14:45 確率場と深層学習に関する第 2 回 CREST シンポジウム 深層学習を用いた三次元物体認識 産業技術総合研究所人工知能研究センター 金崎朝子
... RGBDベースの3D物体認識（まとめ） • 基本は2.5次元（１フレームから適用可能）。 • Depth画像はHHAコーディングして、RGB CNNに似た Depth CNNを（Fine-tuning等で）学習するのが一般的。 • 姿勢推定込みの認識によく使われる ...
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深層学習におけるベイズ最適化の高速化
... 2.1.4 深層学習 深層学習とは，ニューラルネットワークの中間層が 3 層以上のもののことである．また， 深層学習の特徴は人手でデータから特徴量を抽出を行わなくてよいという点がある．特徴 量の抽出はデータマイニングで非常に時間がかかる作業であり，この作業の自動化できる ことは利点である [5] ...
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TA2-4 30th Fuzzy System Symposium(Kochi,September 1-3,2014) PSO を用いた 3 次元面検出による未知物体の検出 3D Plane Detection for Unknown Objects Detection Applying Parti
... 作業対象の物体を検出するために， 3 次元形状テ ンプレートマッチングや特徴量による物体認識 [3]- [8]など多くの手法が提案されている．これらの手法 は予め登録された特定の物体を精度よく検出するこ とが可能である．一方，学習や人の手による物体情 報の事前登録が必要であるため，既知の物体しか検 ...
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深層学習を用いた学生の受講態度の推定
... た手法が主流となっていた。その手法は職人芸的に設計されており汎用的 とは言い難かった。その後、画像認識の研究においては2010年より、世界 的に大規模な画像認識の競技会 ILSVRC( ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge ) が始まった。この競技会では、画像分類や物体検出 などのタスク（競技項目）が与えられ、参加したチームがエラー率の低さ ...
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情報処理学会研究報告 IPSJ SIG Technical Report 被写界深度に存在する主体物体の自動検出法の提案 萩原健太, 小枝正直 1 本研究では被写界深度に存在する物体の自動検出法の提案を提案する. 本手法を用いることにより,1 枚の静止画像中にある主体物体と非主体物体の分別が可能にな
... 2. 被写界深度に存在する物体の抽出 被写界深度とは写真のピントが合っているように見える領域の広さのことである．理想的 なピントが合っている状態とは対象物の一点の情報がフィルムもしくは映像素子の表面の一 点のみに集中する状態のことである．しかし，実際の撮影ではレンズの収差が発生するので 実現はできない．理想的なピントの合っている状態から対象物を動かすとフィルムや映像素 ...
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論文 河川技術論文集, 第 23 巻,2017 年 6 月 深層学習を利用した Neural Network による類似台風検索システムの開発 DEVELOPMENT OF THE SIMILAR TYHOON SEARCH SYSTEM BASED ON DEEP NEURAL NETWORK U
... ワークモデル 5) を用いている． 一般に，中間層が2層以上を有するニューラルネット ワークに学習させることを深層学習と呼ばれる．深層学 習では，大量の入力データから，ある程度共通化する要 素を抜き出し着目すべき次元数を減らせることや，その 共通化する要素を判断している処理の重み付け（優先順 位）を高めることといった工夫が行われる．本研究で用 ...
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2D4-5 自己組織化マップを用いた物体概念の学習
... 3.4 特徴の学習 各物体の画像は，様々な姿勢の物体を人が任意に動かしな がら撮影した画像であり，角度や姿勢がそれぞれ異なる．この 時，平面上の回転変化やスケールの変化は SIFT により吸収さ れ，同じ特徴が抽出されるが，SIFT で吸収できない変化（ロー ル，チルト）をした画像については，同じ物体でも異なる特徴が ...
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ものづくり ロボティクス分野交付決定事業者名 アセントロボティクス株式会社 ( 川崎重工業株式会社 ) 物体認識 ロボット動作生成用 AI 教育環境の開発 中小企業 三品産業をターゲットとして 導入や設定変更が容易な Easy to use 型のロボットシステムの実現を目指し 深層学習や生成モデルを
... ブローダービズ株式会社 （亀印製菓株式会社） 食品工場でのカメラによる衛生・安全管理AIシステムの開発 カメラの監視映像を、通常の人数カウントや性別判定のような映像のコマ画像の 解析だけではなく、映像に映る作業員などの「ヒト」を認識して映像の解析を行 う。「位置」「姿勢」「動き」を認識し、「定型パターン」を学習することで、パターン から外れる特異事象を「不審な行動」と認識させる。これらをAIボード搭載カメラ ...
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ものづくり ロボティクス分野助成予定先 アセントロボティクス株式会社 ( 川崎重工業株式会社 ) テーマ名 / 概要物体認識 ロボット動作生成用 AI 教育環境の開発 中小企業 三品産業をターゲットとして 導入や設定変更が容易な Easy to use 型のロボットシステムの実現を目指し 深層学習や
... ブローダービズ株式会社 （亀印製菓株式会社） 食品工場でのカメラによる衛生・安全管理AIシステムの開発 カメラの監視映像を、通常の人数カウントや性別判定のような映像のコマ画像の 解析だけではなく、映像に映る作業員などの「ヒト」を認識して映像の解析を行 う。「位置」「姿勢」「動き」を認識し、「定型パターン」を学習することで、パターン から外れる特異事象を「不審な行動」と認識させる。これらをAIボード搭載カメラ ...
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2I4-OS-17a-4 海馬-大脳新皮質系に着目した深層学習による記憶モデルの提案
... 子数を有する RBM に対してデータセットを実際に学習させた 際の特性から，適切な素子数の 1 つを予測することができる． 文献 [ 大澤 15] では， RBM の学習がデータセットに対して エネルギー関数の値が最小化されるように学習することに着目 し，エネルギー関数を用いて未学習のデータを検出することが ...
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深層学習とプレイアウトに基づく囲碁アルゴリズム
... ではプレイアウトが実行されるだけではない。 深層学習後の盤面評価関数 Value Network を起動して、そ の盤面を評価する。ノード v でいえば、W v (v) を計算す ることになる。RocAlphaGo が提供する Value Netrwork では、畳み込みニューラルネットの最終層が全結合ネッ トワークと双曲線正接関数（hyperbolic tangent function） ...
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3L4-1 時系列データの異常検出を目的とした深層学習における再構築誤差の利用可能性に関する検討
... 異常検出手法の一つとして教師あり学習がある．教師あり 学習とは，正常データと異常データの特徴を学習し，未知の データに対して正常または異常の識別を行う方法である．し かし一般に，異常データを大量に収集することや，収集した全 てのデータに正常か異常かのラベルを付与することは難しい． 正常データのみを学習するという方法も存在するが，正常デー ...
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表現スタイルの異なる画像に対して自動適応する物体検出技術 Cross-Style Weakly-Supervised Object Detection 1. 研究の目的物体検出はある画像の中に存在する物体のカテゴリ ( クラス ) と位置を検出するものである 物体検出は非常に基礎的な問題であり 近年
... 研究専門分野：マルチメディア パターン認識 機械学習 あらまし 最先端の物体検出モデルの学習には、イン スタンスレベル（クラス名＋場所）のアノテーション を伴う大規模な画像データセットを必要とするため、 自然画像以外の画像への適用は難しい。例えば、スケ ッチや油絵において物体検出を行う際は、そのドメイ ンでアノテーション付きのデータセットを改めて作成 ...
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深層学習をめぐる最近の熱狂
... 生理学の知見に基づけば，網膜視細胞に届いた光信号 は外側膝状体を経て第一次視覚野から，さらに高次の視 覚情報処理過程へと伝達される。視覚情報処理に関与す る領野間の結合は複雑ですべてが解明されたとは言いが たいが，階層構造をなしていることが知られている。すな わち，低次の階層で処理された信号は，高次情報処理を 司る階層へと伝達される。このとき，高次視覚野から低次 視覚野へのフィードバックや，領野内での結合，及び，信 ...
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AGENDA ディープラーニングとは Qwiklab/Jupyter notebook/digits の使い方 DIGITS による物体検出入門ハンズオン
... 検出方法１．画面のスキャン + CNN 1. Jupyter notebookからDIGITSを起動し、「鯨」｢非鯨｣を判別するニューラルネットワークを作 成する。 1. DIGITSで[Datasets]->[Image Classication]から学習データを作成する ...
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3D 物体認識とは 3D データを入力し 物体のカテゴリ推定結果を出力すること ( 物体識別 ) システム スターゲイジーパイ Cf.) 物体検出 物体検索 パーツセグメンテーション
... • 一連のマルチビュー画像を入力とするCNN。 • 物体のカテゴリと姿勢（各画像の対応する視点）を同時に推定する。 • 学習画像の視点情報は教示不要。（自動アラインメント機能） • テスト時に入力するマルチビュー画像は1枚～数枚でOK。 ...
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ディープラーニングとは AGENDA Qwiklabs/DIGITS の使い方 DIGITS による物体検出入門ハンズオン
... 1. スライディング ウィンドウ 1. DIGITSを起動 2. 「鯨」｢非鯨｣を判別するニューラルネットワークを作成 [New Dataset / Images]->[Classification]からデータセットを作成 [New Model / Images]->[Classification]からモデルを作成し、学習 ...
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HOKUGA: ３台のKinect を搭載した移動ロボットによる特定物体のハンドリング
... ３．音声の認識と出力 Kinect には，マルチアレイ・マイクロフォンが 搭載されており，あらかじめ認識させたい単語を 登録しておけば Kinect に向かってしゃべった音 声を登録してある単語と比較し，特定単語として 認識させることができる．今回は特定物体名称を コーラ ， カ フェオ レ ， カ フェモ カ ， コー ヒー ， ガラナ ， オレンジ の飲み物 6種類， 移動ロボットに対する動作指示として移動ロボッ ...
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InverseDirector: 対話検出によるニュースとバラエティ番組の自動構造化
... 6 おわりに 以上述べたように，筆者はテレビ番組の全体およ び一部について対話の活発さを評価する指標「対話 度数」を導入した．この指標はニュース，バラエティ 番組の対話区間検出に用いることができるほか，対 象番組のジャンルが不明な場合でも，トークを中心 に構成された番組であるかどうかを数値として測定 できることを示した．また，対話区間の検出により， ニュース / バラエティ番組それぞれをより効果的に話 ...
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