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J-GLOBAL ID：201802222207682301   整理番号：18A0137687

カウントの学習による表現の学習【Powered by NICT】

Representation Learning by Learning to Count

著者 (3件)： Noroozi Mehdi ,  Pirsiavash Hamed ,  Favaro Paolo
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCV  ページ： 5899-5907  発行年： 2017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： 計数視覚プリミティブに基づく人工監視信号を用いた表現学習のための新しい手法を提案した。監視信号はequivariance関係,人手アノテーションを必要としないから得られた。表現の変換に画像の変換を関係づけた。より詳しくいえば,ここでは,そのような関係を満足する表現よりもむしろ与えられた表現に適合する変換を探索した。本論文では,計数との関連で二画像変換:スケーリングとタイリングを用いた。最初の変態は視覚プリミティブの数はスケールに不変であるべきであるという事実を利用した。第二の変換は画像全体に各タイルにおける視覚プリミティブの総数を等しくすることを可能にする。これら二つの変換は1つの制約で結合し,対照的な損失を持つ神経回路網を訓練するために使用した。提案したタスクは,同等の処理を行いまたは転移学習ベンチマークにおける技術の状態を超える表現を生成した。Copyright 2018 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 ,  ベンチマーク ,  神経回路網 ,  監視信号 ,  *学習 ,  アノテーション ,  画像 ,  不変性 ,  画像変換
準シソーラス用語： 転移学習 ,  タイリング ,  計数 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： カウント ,  学習 ,  表現