電子情報通信学会総合大会講演要旨
D-12-24
入力可変長型 Convolutional Neural Networks の基礎検討
◎島田大樹・彌冨 仁(法政大)
Convolutional Neural Networks(CNN)はその構造上,学習データセット内で統一されたサイズの入力を要求するため,入力時に変形処理を施すことが一般的である.しかしながら,画像に対する変形処理は認識システムに悪影響を与える場合があると考えられる.本稿では,これまでのCNNにおける入力サイズ制約の緩和に関する試みを紹介した上で,入力可変長型CNNの枠組みを示す.そして,入力可変長型CNNの枠組みで検討された手法の性能評価を行なった結果を報告する.