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J-GLOBAL ID：202102286468292826   整理番号：21A1860508

自己教師あり学習によるグレースケール画像を用いた特徴表現学習

Self-supervised representation learning with grayscale images

著者 (7件)： 鷲見優一郎 (名古屋大 情報) ,  小島拓人 (名古屋大 大学院情報学研究科) ,  沓掛健太朗 (理研 革新知能総合研究セ) ,  松本哲也 (名古屋大 大学院情報学研究科) ,  工藤博章 (名古屋大 大学院情報学研究科) ,  竹内義則 (大同大 情報) ,  宇佐美徳隆 (名古屋大 大学院工学研究科)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告(Web)  (IEICE Technical Report (Web))
巻： 121  号： 48(IMQ2021 1)  ページ： 1-4 (WEB ONLY)  発行年： 2021年05月21日 
JST資料番号： U2030A  ISSN： 2432-6380  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 住宅用太陽光発電システムとして最も使われている多結晶シリコン太陽電池は,転位クラスターの発生による性能低下領域を含んでいる.本研究では,PL像やCT像などの本来強度情報であるグレースケール画像を用いてResNetを自己教師あり学習し,それによって得られた特徴量がグレースケール画像を対象にした転移学習に有用であるか否かを検討した.自己教師あり学習を行ったResNetに対して,学習用45,000枚,検証用5,000枚,テスト用10,000枚のグレースケール変換を行ったCIFAR-10データベースの画像を用いて転移学習を行ったところ,正答率は64.7%となった.また学習用5,514枚,検証用551枚,テスト用3,125枚のシリコンPL像を用いて転移学習を行ったところ,正答率は73.0%となった.(著者抄録)

シソーラス用語： 太陽電池 ,  *光ルミネセンス ,  グレースケール ,  画像分析 ,  機械学習 ,  教師つき学習 ,  パターン分類 ,  分類 ,  *ウエハ【IC】 ,  *相転移 ,  カラー画像 ,  特徴抽出 ,  多結晶シリコン太陽電池 ,  表現学習 ,  計測器
準シソーラス用語： 転移学習 ,  特徴表現学習

分類 (1件)： 固体デバイス計測・試験・信頼性  (NC03040G)

引用文献 (4件)：

• S. Philipps, and W. Warmuth, Photovoltaics Report, updated September 16, 2020. https://www.ise.fraunhofer.de/en/publications/studies/photovoltaics-report.html (2021年2月4日参照)
• 工藤博章,松本哲也,沓掛健太朗,宇佐美徳隆,畳み込みニューラルネットワークの転移学習による多結晶シリコンPL像中の転位領域の推定,信学技報, vol. 118, no. 500, IMQ2018-69, pp.257-262, 2019.
• 工藤博章,松本哲也,沓掛健太朗,宇佐美徳隆,畳み込みニューラルネットワークによる多結晶シリコンPL像中の転位発生点の予測,信学技報, vol. 120, no. 187, PRMU2020-27, pp. 50-55, 2020.
• Grill, J.-B., Strub, F., Altché, F., Tallec, C., Richemond, P.H., Buchatskaya, E., Doersch, C., Pires, B.A., Guo, Z.D., Azar, M.G., Piot, B., Kavukcuoglu, K., Munos, R., Valko, M., Bootstrap Your Own Latent: A New Approach to Self-Supervised Learning, https://arxiv.org/abs/2006.07733 (2021年1月20日参照)

タイトルに関連する用語 (4件)： 自己 ,  教師あり学習 ,  グレースケール画像 ,  特徴表現学習