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．