深層学習を用いた物体認識技術の高度化

　少子高齢化社会が社会に及ぼす影響は先進国が抱える大きな共通問題の一つとされている。日本では，この　産業界を中心に深層学習（Deep Learning）をはじめとしたAI技術の活用が著しい。深層学習を用いた画像処理の代表的技術として，画像分類，物体検出，領域分割（セグメンテーション）などが挙げられる。こうした深層学習技術は様々なタスクに対して，大変有用である場合が多いものの，学習時において大量の正解データが必要となること，評価時において予測結果の根拠が不明瞭であることなどが課題とされている。
　当センターでは，こうした深層学習技術の抱える課題に対して有効な手法・手段について調査を行い，「正解データ作成時の工夫」や「予測の判断根拠箇所を可視化する技術」について開発・導入を試みた。