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J-GLOBAL ID：202002211337398096   整理番号：20A1946816

高速画像検索のための完全教師なし畳込み学習【JST・京大機械翻訳】

Fully Unsupervised Convolutional Learning for Fast Image Retrieval

著者 (2件)： Tzelepi Maria (Aristotle University of Thessaloniki, Department of Informatics) ,  Tefas Anastasios (Aristotle University of Thessaloniki, Department of Informatics)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： SETN ’18  ページ： 1-6  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  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： 本論文では,画像検索に向けて畳込みニューラルネットワーク(CNN)表現を最適化するための完全教師なし手法を提案した。この目標を達成するために,CNN事前訓練モデルの畳み込み層の活性化から特徴表現を得て,次にそれを軽量完全畳込みネットワークに適用して,それはコンパクトな画像表現を生み出して,記憶要求を減らすことができた。続いて,完全教師なし方式で,時間と精度の両方に関して検索性能を改善する,より効率的なコンパクトな画像記述子を生成するために,畳み込み層の重みをリトレインした。3つの公的に利用可能な画像検索データセットに関する実験的評価は,検索タスクのためのより効率的な表現を学習する上で提案した方法の有効性を示し,他の未監視CNNベースの検索技術,およびすべての使用されたデータセットにおける従来の手作業特徴ベースアプローチを凌駕した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  *畳込み ,  *学習 ,  検索効率 ,  ネットワーク ,  有効性 ,  *画像検索
準シソーラス用語： コンテンツベース画像検索 ,  画像表現 ,  特徴表現 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： コンテンツベース画像検索 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  完全教師なしリトレーニング

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 画像検索 ,  教師 ,  畳込み ,  学習