情報処理学会 第81回全国大会講演要旨

近年の物体認識の分野において学習データに含まれる物体の認識率は格段に向上したが、自然にある全ての物体に対する物体認識は、多くのオブジェクトクラスが含まれるため学習が困難である。また大規模な物体認識を行う場合、それぞれのクラスに対する十分な学習データと教師データのペアを集めることは難しく、また集められるデータの数にもばらつきが生じることがある。こうした問題に対して、本稿ではゼロショット学習法の考えに従って画像を識別する方法と、セグメンテーションにおけるより良い意味表現の与え方を提案する。