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J-GLOBAL ID：201902225970123083   整理番号：19A0912980

画像分類のための領域適応深転送法【JST・京大機械翻訳】

A domain adaptation deep transfer method for image classification

著者 (4件)： Chen Yu (Harbin Institute of Technology (China)) ,  Yang Chunling (Harbin Institute of Technology (China)) ,  Zhang Yan (Harbin Institute of Technology (China)) ,  Li Yuze (Harbin Institute of Technology (China))
資料名： Proceedings of SPIE  (Proceedings of SPIE)
巻： 11053  ページ： 1105315-10  発行年： 2019年 
JST資料番号： D0943A  ISSN： 0277-786X  CODEN： PSISDG  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最近,深い学習モデルは多くのコンピュータビジョン応用において優れた性能を示している。しかしながら,この優れた性能は,非常に多数の注釈付き画像サンプルを必要とし,制限された訓練データによる問題への応用が期待される。この限界を克服するために,著者らは本論文における主要な適応深さ伝達モデル(DADTM)を提案した。DADTMは,提案したドメイン不変性値計量とドメイン不変性再構成によって古典的伝達モデルを改良して,モデル移転可能性を増加して,分類性能を強化した。比較実験を行い,DADTMベース分類アルゴリズムを評価した。結果は,提案したモデルとアルゴリズムが従来の方法より優れていることを示した。COPYRIGHT SPIE. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： モデル ,  コンピュータビジョン ,  アノテーション ,  不変性 ,  比較試験 ,  *画像 ,  再構成 ,  アルゴリズム ,  学習モデル
準シソーラス用語： 分類アルゴリズム ,  訓練データ ,  *画像分類 , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (3件)： 画像分類 ,  適応 ,  転送