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[3D2-OS-12b-03] 自由配置型アトラス畳み込みに基づくセマンティックセグメンテーション手法の提案
キーワード：深層学習、セマンティックセグメンテーション、画像認識、アトラス畳み込み、コミック理解
近年, DeepLabv3+ によるセマンティックセグメンテーション手法が注目されている. 同モデルの特徴の 1 つであるアトラス畳み込みでは, 畳み込みフィルターの畳み込み位置 (視点) を拡張することで畳み込みフィルターの畳み込み範囲 (視野) を調整している. しかし, 従来のアトラス畳み込みは視野の調整は考慮しているが, 視点の調整はなされていなかった. そこで本研究では, 従来のアトラス畳み込みにおける視点配置方法を拡張した自由配置型アトラス畳み込みによるセマンティックセグメンテーション手法を提案する. 提案手法ではまず, 3 × 3 の畳み込みフィルターにおける視点を 2 つの集合に分割した. 次に, 各集合の視点を持つフィルターに対して異なるレートのアトラス畳み込みをした. そして, 出力を加算することで視野と視点の調整をした畳み込みを実現した. 予備実験により, 提案手法を導入した DeepLabv3+ において, タスクによっては従来の性能を上回る結果を得ている. 本研究では, 数値実験として提案手法をコミック画像に適用することで, 提案手法の有効性を確認する.
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