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J-GLOBAL ID：201602258975567324   整理番号：16A1385073

畳込みネットワークを用いた視覚表現の反転【Powered by NICT】

Inverting Visual Representations with Convolutional Networks

著者 (2件)： Dosovitskiy Alexey ,  Brox Thomas
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CVPR  ページ： 4829-4837  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 人手で設計したおよび学習両方,特徴表現を解析し,解釈するのが難しことが多い,視覚データから抽出した。は畳込みニューラルネットワークと反転による画像表現を研究するための新しいアプローチを提案した。法を適用した浅い表現(HOG, SIFT, LBP)だけでなく,深層ネットワーク。浅い表現に対して筆者らのアプローチが既存の方法よりも有意に良好な再構成を提供する,これらの特徴に含まれる豊富な情報を驚くほどであることを明らかにした。ImageNet上で訓練された深いネットワークを反転ネットワークにより学習された特徴表現の性質へのいくつかの洞察を提供した。最も驚くべきことに,色とイメージの粗い等高線は,より高いネットワーク層における活性化と予測されたクラス確率からも再構成できる。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *視覚 ,  再構成 ,  ニューラルネットワーク ,  等高線 ,  学習 ,  *畳込み ,  深層 ,  *ネットワーク
準シソーラス用語： ネットワーク層 ,  画像表現 ,  特徴表現 ,  *視覚表現 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 畳込み ,  視覚表現 ,  反転