[2D1] AI応用-画像応用

[2D1-02] 多人数追跡のための分散深層学習による高精度な検出にむけて

〇佐藤 仁¹、西川 由理^1,2、小澤 順¹ (1. 産業技術総合研究所、2. パナソニック)

キーワード：分散深層学習、画像認識、人流解析

近年，ImageNetのデータセットに対する一般画像認識を対象に，大規模並列分散環境下での分散深層学習による高速化の取り組みが進んでいる．一般に，分散深層学習を実問題に適用するためには，ドメインに特化した学習モデルを生成する必要がある．しかし，ImageNet以外のデータセットを対象とし分散深層学習を用いた場合，学習率やバッチサイズなどのハイパーパラメタや汎化性能，最適化アルゴリズム，並列化性能などを評価した事例は多くはない．我々は，ドメインに特化したデータセットに対して，YOLOの学習モデルを分散深層学習で行い，高精度な物体検出や物体追跡を目指している．本稿では，この取り組みの概要と多人数追跡動画を対象とした初期の評価について報告する．