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野鳥の広域監視に向けた深層学習を用いた画像認識の研究

利用深度学习进行野生鸟类广域监测的图像识别研究

基本信息

批准号：
16J04552
负责人：
吉橋亮太
金额：
$ 1.22万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2016
资助国家：
日本
起止时间：
2016-04-22 至 2019-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本年度は主に①動画からの鳥検出手法の改善及び論文投稿，②未知事象を取り扱うことのできるオープンセット認識に基づく検出手法の新規開発の2点に関して成果があった．まず昨年度に引き続き取り組んでいる動画からの鳥検出手法に関して，手法のさらなる改善・論文発表を行った．提案手法は鳥の検出のために，検出と追跡の2タスクに関してニューラルネットワークを用いた同時学習を行うというものであった．昨年度に既に提案手法によって検出の性能を改善できることが明らかになっていたが，今年度に行ったさらに詳細な解析によって，追跡の結果として得られる軌跡にノイズが乗る場合があることが分かった．この原因は畳み込み演算とプーリング演算によって空間情報の損失が発生するためであっが，軌跡の平滑化や予測に用いられてきたカルマンフィルタを提案ニューラルネットワークに組み合わせることで，軌跡のノイズの問題を大幅に軽減できることを発見した．次に，鳥検出のさらなる頑健化のためにオープンセット物体検出に取り組んだ．オープンセット認識は未知物体の存在しうる実環境で利用可能な頑健な物体検出システムを可能にするためのコンセプトである．これに関して，新手法であるClassification-reconstruction learning for open-set recognition (CROSR) の開発を行った．CROSRはネットワークの学習の際に分類誤差だけではなく入力の再構成誤差を利用する点で新規であり，この手法の一般画像における有用性に関する論文は国際会議 IEEE CVPRに受理され，来年度6月に米国にて発表予定である．

This year, the main topics are: ① improvement of animation and bird detection methods and submission of papers; ② unknown events, acquisition of information, recognition of basic information, development of new detection methods, and achievements. In the past year, the company has been selected from the group, the animation, the bird detection method, the improvement of the method, and the paper development. The proposal method is to search for the bird and trace the bird. Last year, the proposed method was used to improve the performance of the system. This year, the system was used to analyze the results of the system. The reason for this is that the loss of spatial information is caused by the calculation of the trajectory and the prediction of the trajectory. Next, the bird is detected and the object is detected. To recognize the existence of an unknown object, to use a possible environment to detect an unknown object, and to use a possible environment to detect an unknown object. This paper was accepted at IEEE CVPR, and was published in June of next year in China. It is a new method for the development of Classification-reconstruction learning for open-set recognition (CROSR).