[5G]メディア理解(2)

13:30 〜 13:50

[5G-01] 料理データにおける既知・未知を考慮したゼロショット画像分類

*阿久津 麻友¹、天野 一幸¹、荒木 徹也¹ (1. 群馬大学)

発表者区分：学生
論文種別：ショートペーパー
インタラクティブ発表：あり

キーワード：

レシピ・料理、単語分散表現、画像分類、ゼロショット学習

ゼロショット学習(Zero-Shot Learning)は, 訓練データに含まれないクラスを認識する学習手法である.従来の画像分類では, すべてのクラスに対して訓練データが必要とされるため, 新たなクラスに対応する際に膨大なデータ収集とラベル付けが不可欠であった.ゼロショット学習は, 事前に訓練されたモデルが未知クラスに関連する情報を活用することで新たなクラスへの対応が期待できるため, 幅広い分野での利用が注目されている.本研究では, このゼロショット学習のモデルに既知クラス分類器を組み合わせることで, 既知クラスの性能を維持しつつ, 未知クラスの分類における精度向上を目指した新たなゼロショット画像分類手法を提案するとともに, 識別難易度の高い料理データを用いて本提案手法の有効性を検証する.