深層学習における少数の事象を対象としたアノテーション方法の検討

• Published in: AI・データサイエンス論文集 Vol. 2; no. J2; pp. 856 - 862
• Main Authors: 古木, 宏和, 荒木, 光一, 野村, 卓也
• Format: Journal Article
• Language: Japanese
• Published: 公益社団法人 土木学会 2021
• Subjects: annotation; deep learning; semantic segmentation
• ISSN: 2435-9262
• DOI: 10.11532/jsceiii.2.J2_856

本稿では，土木分野の判読技術を対象としたセマンティック・セグメンテーションにおいて，少量の事象で精度を向上させるためのアノテーション方法を検討する．判読対象は枯死木判読とする．検討するアノテーション方法は，枯死木のみをアノテーションする方法と，枯死木だけでなく誤抽出しやすい人工構造物等もアノテーションする方法とした．この2つのアノテーション方法を比較した結果，抽出精度は後者の方が高く，誤判読しやすい対象物もアノテーションすることで抽出精度が向上することを示した．枯死木判読の観点からすると，この抽出精度の向上により，技術者の省力化や気づきを与えることも分かった．