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J-GLOBAL ID：201802244343902953   整理番号：18A2231737

SIAMESE CNNに基づく結合ペアワイズ学習と画像クラスタリング【JST・京大機械翻訳】

Joint Pairwise Learning and Image Clustering Based on a Siamese CNN

著者 (5件)： Su Weng-Tai (National Tsing Hua University, Hsinchu, Taiwan) ,  Hsu Chih-Chung (National Tsing Hua University, Hsinchu, Taiwan) ,  Huang Ziling (National Tsing Hua University, Hsinchu, Taiwan) ,  Lin Chia-Wen (National Tsing Hua University, Hsinchu, Taiwan) ,  Cheung Gene (National Institute of Informatics, Tokyo, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICIP  ページ： 1992-1996  発行年： 2018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： 深い畳込みニューラルネットワーク(CNN)を効率的かつ効果的に利用する方法は,画像の大規模な非ラベル集合の表現を効果的に学習し,それらをクラスタにグループ化することは困難な問題のままである。この問題に対処するために,画像クラスタリングのための識別表現を反復的に学習するために,SiameseクラスタリングCNN(SC-CNN)を提案した。提案したSC-CNNに基づいて,市販のGPUグラフィックカードを持つパーソナルコンピュータ上の大規模画像クラスタ化に対して効率的な計算と記憶コストを効率的にするために,ミニバッチベースの結合ペアワイズ表現学習とクラスタリング方式を採用した。SC-CNNのトップにおいて,提案したペアワイズ学習方式は,各クラスタ化反復の結果から,同一クラスタと差分クラスタ画像対を適切に選択することにより,識別表現を効果的に学習する。実験結果により,提案方法は,公開画像集合上のクラスタリング精度において,最新のクラスタリング方式より優れていることを実証した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *画像 ,  ロット ,  *学習 ,  *クラスタ ,  パーソナルコンピュータ ,  *クラスタ化
準シソーラス用語： 畳込みニューラルネットワーク ,  画像クラスタリング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： CNN ,  学習 ,  画像クラスタリング