このように画像中の物体を別の画像へコピペする学習を利用した教師なし物体検出を提案しています。目的物を含む画像をソース、合成される画像をディステネーションとした場合、適切な割合で、2つの画像を合成する必要があります。nothing”が存在します。これらのショートカット(生成器が対象物を認識することなく画像を生成してしまうこと)の主な共通点はどちらか一方のみの画像を適用してしまい、同じコピーマスクをやみくもに適用してしまう可能性があることです。そこで、ショートカットのタイプやソース画像の依存率など、いかなる仮定もしていないコピーマスクを罰する制約を考案し、適用可能なコピーマスクだけを生成させるようにいくつかの制約を与えます(以下で説明)。いくつかの制約条件と学習の安定化1、生成器がマスクを普遍的に適用する(楽な解決策を見つける)のを防ぐため、アンチショートカットを追加し、関連性のない画像をブレンドしコピーマスクさせ、それを識別器に偽であると学習させます。shortcut”を採用した場合、識別器が偽画像の例を見ることは無くなります。これは、識別器が意味を持った学習をするのを妨げてしまい、学習の崩壊につながります。fakes”(偽の画像はランダムな2枚の画像から構成されたもの)を学習ループに挿入することで、識別器に本当の画像と偽の画像区別させる学習をさせます。3、CP-GAN中の生成器がオブジェクトの切り取りと合成について学習するために、識別器は”適切な範囲で生成された画像”を元にした識別結果を生成器に提供しなければなりません。識別器が、いくつかの局所的な手がかりのみを受け取った場合、GANは、小さな手がかりの発見とその修正に過度に焦点を合わせてしまいます。これを防ぐため、識別器への入力をぼかし簡単なショートカットを受け取らないようにします。こんな感じで生成器と識別器の楽な抜け道を防ぐいくつかの制約を加えることで学習を安定化させます(詳しくは論文を参照ください)。これらいくつかの制約を加えた全体図が以下になります。結果CP-GANを用いた物体検出の例です。bgに対してそれぞれ98.3%、100%、98.3%の精度を達成しています。Chairs)では、40.3%となっています。この記事をシェアするLINE記事の内容等について改善箇所などございましたら、お問い合わせフォームよりAI-SCHOLAR編集部の方にご連絡を頂けますと幸いです。顔認識ネットワークに別の...今回紹介するのはニューラルネットワークを騙すGANです。2自然画像から3D表現を学習する新しい生成モデルHoloGAN...先日、GANで3D構造を意識した生成を行う論文が発表されました。Dee...Googleが公開した自然言語処理の最新技術、BERT...東京オリンピックにも採用、急速に利用が広がる「顔認証」...モデルの脆弱性・様々な精度はデータセットの「粒度」でわ...BERTはまだまだ進化する!軽くて強いALBERTが登...株価チャートを画像データとして学習させる深層学習による...最適な学習済みモデルが分かる?転移学習を加速させるTA...建築デザインとAI。Dee...東京オリンピックにも採用、急速に利用が広がる「顔認証」...低解像度ビデオもすぐに高解像度に変換できる超解像アルゴ...Googleが公開した自然言語処理の最新技術、BERT...モデルの脆弱性・様々な精度はデータセットの「粒度」でわ...深層学習×マルチモーダル。マルチモーダル学習で未来が広...MuZeroの衝撃。Dee...低解像度ビデオもすぐに高解像度に変換できる超解像アルゴ...Googleが公開した自然言語処理の最新技術、BERT...MuZeroの衝撃。お取り扱いについて株式会社wevnal(以下「当社」といいます。)は、AI-SCHOLAR(以下「本サイト」といいます。)をご利用になる方(以下「ユーザー」といいます。)を遵守すると共に、以下のプライバシーポリシー(以下「本プライバシーポリシー」といいます。)に従い、適切に取り扱うものとします。本プライバシーポリシーにおいて、個人情報とは、生存する個人に関する情報であって、当該情報に含まれる氏名、生年月日その他の記述等により特定の個人を識別することができるもの(他の情報と容易に照合することができ、それにより特定の個人を識別することができることとなるものを含みます。)を意味するものとします。当社は、ユーザーの個人情報を、以下の目的で利用いたします。当社は、ユーザーの同意を得て、以下の提供先に、以下の提供情報内容を以下の手段又は方法で提供することがあります。(1)提供先について登録ユーザーが本サイトにおいて資料の請求、閲覧もしくはダウンロードする場合、その資料の提供元である本サイト掲載企業(当該提供元企業から委託を受けた者を含みます。所属企業ではなく、企業に所属する個人が提供元である場合もあります。)に、以下の情報が提供されます。電磁的な方法による送信また、次に掲げる場合は、関係法令に反しない範囲で、ユーザーの同意なく個人情報を第三者に提供することがあります。一部または全部を外部委託することがあります。委託先における個人情報の取扱いについては当社が責任を負います。当社は、個人を特定できないよう加工した統計データを作成することがあります。当社は、統計データを何ら制限なく利用することができるものとします。して、ユーザーご本人に限り、個人情報の開示、訂正、追加または削除、利用停止、ならびに第三者への提供の停止(以下「個人情報の開示等」といいます)を求めることができるものとします。以下の場合は個人情報の変更等に応じないことがあります。他の法令に違反することとなる場合また、当該個人情報の変更等に多額の費用を要する場合、その他の、個人情報の開示等を行うことが困難な場合であって、ユーザーの権利・利益を保護するため必要なこれに代わるべき措置をとるときは、個人情報の変更等に応じないことがあります。当社サービスは、Cookie及びこれに類する技術を利用することがあります。これらの技術は、当社による当社サービスの利用状況等の把握に役立ち、サービス向上に資するものです。Cookieを無効化されたいユーザーは、ウェブブラウザの設定を変更することによりCookieを無効化することができます。Cookieを無効化すると、当社サービスの一部の機能をご利用いただけなくなる場合があります。当社は、法令等の定めがある場合を除き、必要に応じて、本プライバシーポリシーを変更することができるものとします。プライバシーマークに関して当社は、プライバシーマークの認証を取得しています。パスワードをお忘れの。