伊藤 賢一

Computer Visionにおいて、撮影条件として光源は非常に重要です。光源に含まれるスペクトルが変化することで、識別に重要な色情報が顕われたり・隠れてしまったりします。本論文では、訓練画像を識別モデルに入力する段階でスペクトルに応じたレンダリングを行うことで、DNNの誤差逆伝播を通じてモデルの訓練と同時にクラス分類の識別損失を削減する方向へ光源スペクトルを最適化する方法を提案しました。訓練を通して最適化された光源を用いることで、（識別に最適化されていない光源として）一般的な太陽光のスペクトルを用いた場合と比較して、高い精度で識別を行うことができます。