抄録
H-011
分岐構造のCNNによる高速な多クラス分類システムに関する研究
村岡雄太・黒木修隆(神戸大)・廣瀬哲也(阪大)・沼 昌宏(神戸大)
本稿では高速な画像分類を目的とし,CNNの中間層で分岐を行う手法を提案する.近年,Facebook上での写真のタグ付けやiPhone XにおけるFace IDなど,様々な分野で画像認識技術が用いられており,中にはリアルタイム処理が求められるものもある.
画像分類の分野では,CNN(Convolutional Neural Network) と呼ばれる手法が大きな成果を挙げている.CNNを用いて画像分類をする場合,層構造を簡略化すると高速に動作する反面,認識精度が低下するというトレードオフの関係性が存在する.そこで,画像に応じて浅い層と深い層へ分岐するネットワーク構造を提案する.