アノテーション戦略の最適化

研究課題

戦略的な研究開発の推進戦略的創造研究推進事業 ACT-X

体系的番号	JPMJAX23CR
DOI	https://doi.org/10.52926/JPMJAX23CR
研究代表者	松尾信之介九州大学, 大学院システム情報科学府, 大学院生
研究期間 (年度)	2023 – 2025
概要	アノテーションコストとモデル性能 (エラー率 )にはある一定のトレードオフの関係がある．そこで本研究では，一定のアノテーションコストを条件として，エラー率を最小化できるアノテーション法の組み合わせを見出す．そのために，まずオンライン資源配分問題としての定式化とトイデータへの適用，次により実践的なタスクとして病理画像のセグメンテーション問題への適用，最後に精度保証に関する理論的考察を行う．
研究領域	次世代AIを築く数理・情報科学の革新

報告書

(1件)

2023 年次報告書 ( PDF )

主な研究成果
(3件)

すべて雑誌論文 (3件) (査読あり 3件、オープンアクセス 3件)

[雑誌論文] Test-Time Augmentation for Traveling Salesperson Problem2024
- 著者名
  Ryo Ishiyama, Takahiro Shirakawa, Seiichi Uchida, Shinnosuke Matsuo
- 雑誌名
  
  International Conference on Artificial Neural Networks
- 査読あり / オープンアクセス
[雑誌論文] Learning from Partial Label Proportions for Whole Slide Image Segmentation2024
- 著者名
  Shinnosuke Matsuo, Daiki Suehiro, Seiichi Uchida, Hiroaki Ito, Kazuhiro Terada, Akihiko Yoshizawa, Ryoma Bise
- 雑誌名
  
  International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention
- 査読あり / オープンアクセス
[雑誌論文] Theoretical proportion label perturbation for learning from label proportions in large bags2024
- 著者名
  Shunsuke Kubo, Shinnosuke Matsuo, Daiki Suehiro, Kazuhiro Terada, Hiroaki Ito, Akihiko Yoshizawa, Ryoma Bise
- 雑誌名
  
  27th European Conference on Artificial Intelligence
- 査読あり / オープンアクセス