第27回画像センシングシンポジウム

オーガナイザー：中山 英樹（東京大学）

深層学習は既に画像解析における中核技術となっているが、大量の教師付きデータを必要とすることが実応用上の障壁となりやすい。本セッションでは昨年に引き続き、少量のデータから高精度なニューラルネットワークを学習する手法を紹介する。具体的には、転移学習・データ拡張・自己教師付き学習などの先端的な技術について、それぞれ第一線で活躍している講師に解説を頂き、基礎理論から画像分野への応用まで俯瞰すると共に、産業展開へ向けた議論を深めたい。