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J-GLOBAL ID：202202284675825564   整理番号：22A0636821

ODIN:分類と位置決めの診断のためのプラグ可能なMeta-アノテーションとメトリックス【JST・京大機械翻訳】

ODIN: Pluggable Meta-annotations and Metrics for the Diagnosis of Classification and Localization

著者 (3件)： Torres Rocio Nahime (Politecnico di Milano, Milano, Italy) ,  Milani Federico (Politecnico di Milano, Milano, Italy) ,  Fraternali Piero (Politecnico di Milano, Milano, Italy)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 13163  ページ： 383-398  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 機械学習(ML)タスク,特にコンピュータビジョン(CV)は,深層ニューラルネットワークの導入後に大いに進歩した。深いモデルの性能を解析することは,与えられた入力に対する内部ネットワーク層の応答を調べる技術を扱う未解決問題である。補完的アプローチは,入力に追加されたアドホックメタデータに依存し,データの特定のファセットに敏感な指標に性能の要因となる。一般的ML分類タスクのためのオープンソース診断フレームワークと,CVオブジェクト検出とインスタンスセグメンテーションタスクのためのODINを提案し,そのデータセットにメタ注釈を付加し,メタ注釈値によって分割し,診断レポートを可視化した。ODINは訓練プラットフォームと入力フォーマットに対して診断的であり,アプリケーションとドメイン固有のメタ注釈と,ほとんど符号化のないメトリックスで拡張できる。それは,分類とオブジェクト検出データセットのための迅速な注釈ツールを統合する。本論文では,CVタスクを通してODINを例示するが,ツールは一般的なML分類に使用できる。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： セグメンテーション ,  分類 ,  可視化 ,  *プラグ ,  応用プログラム ,  モデル ,  ソフトウェア ,  コンピュータビジョン ,  ファセット ,  機械学習 ,  *アノテーション ,  メタデータ
準シソーラス用語： 物体検出 ,  メトリックス ,  オープンソース ,  ディープニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： コンピュータビジョン ,  計量 ,  評価 ,  診断

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (5件)： 分類 ,  診断 ,  プラグ ,  アノテーション ,  メトリックス