| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2020-05-29 14:30
深層学習をインスタンスセグメンテーションに適用した際の予測品質が劣化する原因を解析する手法
○久保田智規・中尾鷹詔・加藤正文・吉田英司・三好秀誠（富士通研） |
| 抄録 |
（和） |
本稿では，深層学習によるインスタンスセグメンテーションにおいて予測精度が劣化する原因の解析手法を提案する．筆者らは，以前，物体認識，および，物体検出において予測精度が劣化する原因を解析する手法を提案した．今回，本手法をインスタンスセグメンテーション(Mask Scoring R-CNN)に拡張した．本手法は，予測結果の品質が劣化する画像(入力画像)において，原因を画素粒度で抽出・可視化する．また，入力画像に本手法で抽出した画素粒度の原因情報を適用することで，推論による予測精度が向上する画像に修正することができる．つまり，本手法で抽出した原因情報は正しく原因を表していると示すことができる． |
| （英） |
In this paper, we propose a method to analyze the cause of deterioration of prediction accuracy in instance segmentation by deep learning. We have proposed a method to analyze the cause of deterioration of prediction accuracy in object recognition and object detection. This method is extended to instance segmentation (Mask Scoring R-CNN). This method extracts and visualizes the cause at the pixel grain size in the image (input image) in which the quality of the prediction result deteriorates. And, by applying the cause information of the pixel grain size extracted by this technique to the input image, it can be corrected to the image with improved prediction accuracy. That is, it can be shown that the cause information extracted by this method correctly represents the cause. |
| キーワード |
（和） |
深層学習 / 畳み込みニューラルネットワーク / 映像解析 / セグメンテーション / 説明可能なAI / / / |
| （英） |
deep learning / convolutional neural network / video analysis / segmentation / XAI / / / |
| 文献情報 |
映情学技報 |
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