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属性ごとの観測確率を考慮したゼロショット学習

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IPSJ-JNL5705021.pdf1.26 MBPDFView/Open
Please use this identifier to cite or link to this item:http://hdl.handle.net/2115/68340

Title: 属性ごとの観測確率を考慮したゼロショット学習
Other Titles: Zero-shot Learning Based on the Observation Probability of Attributes
Authors: 鈴木, 雅大1 Browse this author
佐藤, 晴彦2 Browse this author
小山, 聡3 Browse this author →KAKEN DB
栗原, 正仁4 Browse this author →KAKEN DB
松尾, 豊5 Browse this author
Authors(alt): Suzuki, Masahiro1
Sato, Haruhiko2
Oyama, Satoshi3
Kurihara, Masahito4
Matsuo, Yutaka5
Keywords: ゼロショット学習
属性
クラス分類
zero-shot learning
attributes
classification
Issue Date: May-2016
Publisher: 情報処理学会
Journal Title: 情報処理学会論文誌
Volume: 57
Issue: 5
Start Page: 1499
End Page: 1513
Abstract: ゼロショット学習は, 1 度も学習したことのないカテゴリの画像を,補助情報を頼りに分類する手 法である.ゼロショット学習を実現する様々な手法の中でも,補助情報に属性を用いた属性ベースゼロ ショット学習が最もよく知られている.しかし既存研究では,各属性の画像特徴量への現れやすさを考慮 していなかった.本稿ではこのような度合いを属性ごとの観測確率と呼び,観測確率を含めた新たなモデ ルを提案した.そして提案したモデルの妥当性の検証および既存研究との比較実験によって,提案手法が 既存手法と比較して有効性の高いモデルであることを示す.
Zero-shot learning is a method to classify images of categories which have never been trained with a help of side information. Among various methods, attribute-based zero-shot learning which uses attributes as side information is well known. However, the existing method does not consider the frequency which each attribute appears in image features. In this paper, we called this frequency the observation probability of attributes and proposed a new model with the observation probability. Moreover, we showed that our proposed method was more effective than the existing method by inspection of the validity of the proposed model and comparative experiments with the existing method.
Rights: ここに掲載した著作物の利用に関する注意 本著作物の著作権は情報処理学会に帰属します。本著作物は著作権者である情報処理学会の許可のもとに掲載するものです。ご利用に当たっては「著作権法」ならびに「情報処理学会倫理綱領」に従うことをお願いいたします。
Type: article
URI: http://hdl.handle.net/2115/68340
Appears in Collections:情報科学院・情報科学研究院 (Graduate School of Information Science and Technology / Faculty of Information Science and Technology) > 雑誌発表論文等 (Peer-reviewed Journal Articles, etc)

Submitter: 小山 聡

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