山下滉太さん（理工学研究科電気電子工学専攻、修士課程1年、堀田研究室）

情報処理学会コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM）研究会 卒業論文セッション 優秀賞

2024年5月16日

MixStyleとContrastive Learningを用いたTest-time AdaptationによるDomain Generalization

　どんなドメインの画像に対しても精度よく識別できるAIの研究（ドメイン汎化）をしています。ドメインとは何かですが、例えば晴れの日に撮影した自動車の画像と、雨の日に撮影した自動車の画像ではドメインが異なります。ドメイン汎化において最も高精度を達成しているTest-time Adaptation（TTA）と呼ばれる深層学習の学習アルゴリズムでは、ドメイン汎化とは無関係な自己教師あり学習を用いてテストデータを学習しています。そこで私は、どんなドメインの画像に対しても一貫した特徴を抽出するための、オリジナルの自己教師あり学習を提案し、TTAのフレームワークに導入しました。評価実験において、提案手法は18つの既存手法を上回る最高精度を達成しました。