2. 自己紹介
2014.4 博士(情報理工学)、東京大学
2014.4~2016.3 NTT CS研 研究員
2016.4~ 東京大学 講師 (原田・牛久研究室)
2016.9~ 産業技術総合研究所 協力研究員
2016.12~ 国立国語研究所 共同研究員
2018.4~ オムロンサイニックエックス株式会社
Principal Investigator
2019.1~ 株式会社Ridge-I CRO
[Ushiku+, ACMMM 2012]
[Ushiku+, ICCV 2015]
画像キャプション生成 主観的な感性表現を持つ
画像キャプション生成
動画の特定区間と
キャプションの相互検索
[Yamaguchi+, ICCV 2017]
A guy is skiing with no shirt on
and yellow snow pants.
A zebra standing in a field
with a tree in the dirty
background.
[Shin+, BMVC 2016]
A yellow train on the tracks
near a train station.
6. 疑似ラベルを用いたドメイン適応
1st: Sourceで学習 → Targetの簡単なサンプルに疑似ラベル付与
2nd~: Sourceと疑似ラベル付きTargetで学習 → 疑似ラベル追加
eight
nine
Asymmetric Tri-training for Domain Adaptation
[Saito+, ICML 2017]
7. p1
p2
pt
S+Tl
Tl
S : source samples
Tl : pseudo-labeled target samples
Input
X
F1
F2
Ft
ŷ : Pseudo-label for target sample
y : Label for source sample
F
S+Tl
F1 ,F2 : Labeling networks
Ft : Target specific network
F : Shared network
非対称な三叉学習
8. p1
p2
pt
S
S
S : source samples
Tl : pseudo-labeled target samples
Input
X
F1
F2
Ft
ŷ : Pseudo-label for target sample
y : Label for source sample
F
S
Sourceのデータを用いて
全てのネットワークを初期化
1. Sourceを用いた初期学習