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J-GLOBAL ID：202202275574594087   整理番号：22A0879363

Attention mapに対する確信度を考慮可能な深層学習を用いた変状分類の高精度化に関する検討

A Note on Accurate Distress Classification Using Deep Learning Considering Confidence in Attention map

著者 (4件)： 小川直輝 (北大 大学院情報科学院) ,  前田圭介 (北大) ,  小川貴弘 (北大 大学院情報科学研究院) ,  長谷山美紀 (北大 大学院情報科学研究院)
資料名： 映像情報メディア学会技術報告
巻： 46  号： 6(MMS2022 1-37/ME2022 26-62/AIT2022 1-37)  ページ： 371-376  発行年： 2022年02月14日 
JST資料番号： S0209A  ISSN： 1342-6893  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本稿では,Attention mapに対する確信度を考慮可能な深層学習を用いた変状分類の高精度化に関する検討を行う.具体的に,非有効なAttention mapの影響を軽減するためにAttention mapに対する確信度を用いるConfidence-aware attention mechanismを導入したConfidence-aware Attention Branch Network(ConfABN)を提案する.確信度はAttention map生成時の推定クラス確率のエントロピーから算出され,有効なAttention mapを強く,非有効なAttention mapを弱く用いた特徴マップの重み付けを可能とする.提案手法は確信度の考慮により効果的にAttention mechanismを活用することで,最終的な推定において重要な領域のみに注目可能となり,高精度な変状分類を実現する.本文の最後では,実際のインフラ施設の点検時の画像を用いた実験により,提案手法の有効性を検証する.(著者抄録)

シソーラス用語： *機械学習 ,  *ニューラルネットワーク ,  エントロピー ,  特徴抽出 ,  自動分類 ,  インフラストラクチャー ,  設備保全 ,  *深層学習 ,  保全
準シソーラス用語： 画像分類 ,  確信度 ,  高精度化 ,  設備メンテナンス ,  変状

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (6件)： MAP ,  確信度 ,  深層学習 ,  変状 ,  分類 ,  高精度化