DEIM Forum 2023 4a-8

画像変換を用いたゼロショットドメイン適応中西 優司†

白井匡人††† 島根大学 自然科学研究科 〒 690–0823 島根県松江市西川津町 1060†† 島根大学 学術研究院理工学系 〒 690–0823 島根県松江市西川津町 1060
E-mail: †n21m108@matsu.shimane-u.ac.jp, ††shirai@cis.shimane-u.ac.jp
あらまし 本論文では，画像分類タスクにおいて学習データの無いクラスを分類するために Image-to-Image Translationを用いて学習データを生成する手法を提案する．具体的には画像分類を行いたいデータセットと同じクラスを持つ別のデータセットを基に画像変換モデルを構築することで，対象のデータセットの一部のクラスの学習データが存在しない場合に学習データの無いクラスの疑似的な学習データを生成する．実験では一部のクラスの学習データをImage-to-Image Translation により生成した画像としたときの分類性能を検証する．
キーワード 画像分類，Zero-shot Domain Adaptation，Image-to-Image Translation
704704のノイズや画像から多様なデータを生成可能な Image-to-ImageTranslation に着目する．Image-to-Image Translation は複数の種

1 前 書 き近年，機械学習の発展により，画像分類やオブジェクト検出など様々な分野で多くの研究が行われいる．これらは非常に精度が高くなってきており，その根底にあるのは膨大な学習データの存在である．学習データが少ない，または質が悪いと，モデルの性能に大きく影響してしまう．
学習データが少ない場合は，元の学習データに回転や移動などの変換を加えてデータ数を水増しする手法や，敵対的手法によってドメイン共通の特徴を捉えて本物の学習データに近い擬似学習データを生成する手法など，Data Augmentation と呼ばれる研究も盛んに行われている．しかし，実際に適用する際に，特定のクラスの学習データが全くない場合が存在する．
このような場合には，ゼロショット学習という手法も適用することができる．ゼロショット学習は，画像のほかに色や羽の有無などの属性やテキスト情報を補助情報として利用すること
で補助情報のみしか利用できない未知のクラスの画像を分類することを目的とした手法である．しかし，このような手法は，類のデータセットを用いて学習し，一方のデータセットの画像の位置や向きなどの特徴を維持したままもう一方のデータセットの表現を合成することができる．しかし，本研究では２つのデータセットから複数のクラスをラベルなしで学習データとして利用するため，表現の学習が困難になる場合がある．そのため本稿では，位置や向きなどの特徴が近い画像ペアを学習する
際に重みが大きくなるようにすることで，複数のクラスを用いた Image-to-Image Translation においても正しく表現が合成される手法を提案する．
第 2 章では関連研究について述べ，第 3 章では，提案手法について述べる．第 4 章では実験により，提案手法が欠落したクラスの多様なデータを生成することができるか検証を行い，学習データがないクラスの画像として生成したデータを利用した際の比較を行う．第 5 章で結論とする．

2 関連研究2. 1 ゼロショット学習

補助情報に多くのノイズが含まれるために大規模なデータセッ

ゼロショット学習では，学習データに含まれない未知のクラトを使用しない限り汎用性の低いものとなる．分類したいデー

スのみ，または未知のクラスを含むテストデータを分類可能にタセットに学習データが存在しない場合，画像変換の学習デーすることを目的としており，特徴空間のみを用いる通常の画像タとして対応する別のデータセットが存在すると仮定してゼロ分類とは異なり，未知のクラスを識別するための情報を埋め込

ショットドメイン適応手法が適用できる．ゼロショットドメイ

むための意味空間が存在する．具体的には，画像と同時に，補ン適応では，分類したいデータセットと同じクラスを持つ別の助的な情報として色などの色覚的な特徴やくちばしや手足の有データセット，分類したいデータセットと色や背景などの表現無といった形状的な特徴などの様々な属性情報 [1] を数値化しの対応を持つ 2 つの別のデータセットをそれぞれ利用し，画像て学習したり，画像やクラスを表すテキスト情報 [2] を単語埋分類のための学習データを生成する．3 つのデータセットそれ

め込みモデルを利用して数値化し，学習する．しかし，これらぞれに十分な学習データがあることが必要であるため，分類しの情報には多くのノイズが存在する問題や，ノイズ低減のためたいデータセットの学習データが部分的に存在し，学習データに膨大な学習データが必要であるという問題が存在する．

が存在しないクラスが増減する本研究に適用することは困難である．
本稿では，画像分類の学習データとして利用するために 1 つ

2. 2 ゼロショットドメイン適応
ゼロショットドメイン適応は Peng [3] らによって提案された

図 1 ゼロショットドメイン適応において数字データセットと衣類データセットを用いるときの定義

図 2 コンテンツ特徴とスタイル特徴
領域 X の画像 A と領域 Y の画像 B から抽出したコンテンツ特徴とスタイル特徴を利用して A からドメイン適応タスクであり，分類したいデータセットを全く領域 Y の画像を生成可能．

用いることなく，ドメイン適応によって生成した画像のみを学習データとして用いて画像分類を行う．分類したいデータセットと同じクラスを持つ別のデータセット，分類したいデータセットと色や背景などの表現の対応を持つが，先に挙げた

2 つとは分類タスクの異なる別のデータセットを学習データとして利用する．例としてカラーの数字データセットである

MNIST-M [12] のクラス分類を行う場合に, グレースケールの数字データセットである MNIST [11] と，タスクの異なる 2 つのデータセットとして衣類のグレースケールデータセットである FashionMNIST [13] と FashionMNIST のカラーデータセッ
トを用いるとき，図 1 のように表すことができる．Wang らによって提案された Conditional Coupled GAN [4] では，CoupledGAN [7] のモデルを用いてゼロショットドメイン適応に拡張している．Coupled GAN は中間層を共有する 2 つの生成器と出力層を共有する 2 つの識別器を用いてそれぞれの領域の画像を学習させ，1 つのランダムノイズを，中間層の共有された生成器を持つ画像を生成可能な CoupledGAN [7]，いくつかのエンコーダを用いて，学習データから位置や向きなどの構図を表すコンテンツ特徴と見た目や背景などを表すスタイル特徴に分離する
手法 [8] [9] などが提案されている．分離した特徴は 2 のように組み合わせることで領域間の変換が可能になる．GP-UNIT を含む Image-to-Image Translation 手法では，本研究のように複数のクラスがテストデータとして与えられ，テスト時に入力される画像のクラスが学習データに含まれていない場合，正しくスタイル特徴を抽出することが困難な場合があると考えられる．
本研究では，この問題を改善するため，GP-UNIT の損失関数を調整するパラメータを追加することを提案する．

3 提案手法3. 1 設定に入力することで，一対一の対応関係を持つ両領域の画像ペア

画像分類を行いたい対象領域のデータセットを Y，もう一方を生成することができる手法である．図 1 のデータセットを用の情報源領域のデータセットを X とし，Y にてデータが存在いる場合，グレースケールの 2 つのデータセットを情報源領域，するクラスを (Y s1 , Y s2 ... ∈ Y s ，X s1 , X s2 ... ∈ X s )，データが存在しカラーのデータセットを対象領域として 2 組の Coupled GANないクラスを (Yu1 , Yu2 ... ∈ Yu ，Xu1 , Xu2 ... ∈ Xu ) とする．ここで，モデルに学習させ，衣類と数字のどちらを生成するか決定する

Xu には学習データが存在するものとする．学習時には Y s ，X s

バイナリ変数を用いることによってグレースケールとカラー，をクラスラベルなしで利用し，学習後の入力として Xu のクラ衣類と数字を組み合わせた 4 つのデータセットの疑似的な画像

スの画像を利用する．

を生成することが可能になる．生成した数字のカラー画像を画像分類に利用することで MNIST-M の画像を用いることなくドメイン適応を行う．

3. 2 コンテンツエンコーダの学習
本手法は GP-UNIT [9] に従って二段階で構成し，第一段階の学習を次のように行う．GP-UNIT では BigGAN [10] などの条

2. 3 Image-to-Image Translation

件付き GAN が同じ入力ノイズから複数の領域の画像を生成でImage-to-Image Translation では，２つの領域の画像において，きることに着目し，同じ入力ノイズ生成した生成した画像をペ一方の画像またはノイズを入力としてオブジェクトの位置や向アとしてコンテンツ特徴と呼ばれる位置や向きなどから抽出さきなどを維持してもう一方の領域の画像を生成することが可能れる特徴が一致するようエンコーダを学習させる．具体的には，である．Image-to-Image Translation は GAN [5] に基づいて生成

BigGAN にてランダムノイズを z1 ，z2 ，z3 ... としたとき，入力器と識別器を利用している．両領域に対する 2 つの生成器を用

ノイズ z1 と，領域 X のラベル l x ，領域 Y のラベル ly から生成いて変換された入力画像を再度変換した差を損失として与えるされた画像を同じコンテンツ特徴を持つ画像ペア (x1 ，y1 ) としことで一対一の変換を行う CycleGAN [6]，2 つの生成器のパラて，コンテンツ特徴を抽出するコンテンツエンコーダ Econ ，スメータを共有することで同じノイズから両領域で一対一の関係タイル特徴を抽出するスタイルエンコーダ E sty ，デコーダ F を以下の損失で学習させる．
コンテンツエンコーダ Econ ，スタイルエンコーダ E sty を用いて抽出した特徴を領域 X のドメインラベル l x と共にデコーダ

F に入力し，再構成された画像と元の画像との L2 距離によって再構成損失を定義する．

Lrec = E x [||x1 − F(Econ (x1 ), E sty (x1 ), l x )||2 ](1)

コンテンツエンコーダにより抽出された x1 のコンテンツ特徴を入力したときのデコーダ F の中間層 F sty の出力と x1 のスタイル特徴の L1 距離によってスタイル再構成損失を決定する．

Lrsty = λ sty E x [||F sty (Econ ((x1 ), l x ) − x sty )||1 ](2)

図3 提案手法

ここで，λ sty はハイパーパラメータとする．次に，同じ入力ノイズから BigGAN によって生成された x1 と y1 は同じコンテンツ特徴を持つことを前提としているため， x1 と y1 をコンテンツエンコーダ Econ に入力したときの出力を比較する．また，y1のコンテンツ特徴と領域 X のドメインラベル l x を入力したと特徴の抽出が可能である．

Lcon = E x,y [||Econ (I xy ) − Econ (I x )||1 ](8)ycon ，y sty を生成器 G の入力として生成した画像 Iy′ と元の領域

きのデコーダ F の中間層 F sty の出力から得たスタイル特徴と，Y の画像 Iy を比較し，Iy に近い画像が再構成されるよう損失を

x1 のスタイル特徴 x sty が一致するよう損失を与える．

与える．

Lrcon = E x,y [||(Econ (x1 ) − Econ (y1 )||1 + λ sty ||F sty (Econ (y1 ), l x ) − x sty )||1 ](3)
コンテンツ特徴は領域に依存しないため，領域分類器 C を用い

Lrec = Ey [||Iy′ − Iy ||1 ](9)

3. 3 学習データが存在しないクラスの Image-to-Image Translation
本手法では，Image-to-Image Translation において学習データて次のような損失を定義する．にテスト時の入力となる画像のクラスが含まれていない場合にLdg = E x [−logC(Econ (x1 ))] + λr E x [Econ (x1 )](4)

ここで，λr はハイパーパラメータとする．したがって，第一段階の損失は次のようになる．

minEcon ,E sty ,F,C= Lrec + Lrsty + Lrcon + Ldg(5)

ラスに囚われないコンテンツ特徴，スタイル特徴の抽出が可能データに複数のクラスが含まれることによる影響を受けると考え，スタイル損失がコンテンツ特徴の近い画像に対して重点的Econ を固定してスタイルエンコーダ E sty を含む生成器 G，識別器 D の学習を行う．
最初に，領域 X の画像 I x と領域 Y の画像 Iy からコンテンツエンコーダ Econ とスタイルエンコーダ E sty を用いて特徴 xcon ，ycon ，y sty を抽出し，生成器 G の入力とする． xcon ，y sty を入力として生成された I xy は識別器 D によって領域 Y の画像か，そうでないか識別される．に学習されるよう式 (7) を変更する．図 3 に提案手法のモデル図を示す．一組のバッチを学習する度に，コンテンツエンコー
ダ Econ を用いて I x と Iy のコンテンツ特徴 xcon ，ycon を抽出し，保持する．D の中間層 D sty を用いて I xy と Iy のスタイル特徴を抽出し，同様の出力が得られるよう損失を与える．この際，バッチ内の画像のコンテンツ特徴 xcon ，ycon の L1 距離を計算し，それによって損失の重みを決定する． xcon ，ycon の L1 距離は 0 から 1 に正規化されている．

(6)

D の中間層 D sty を用いて I xy と Iy のスタイル特徴を抽出する．
L sty = E x,y [||(D sty (I xy ) − D sty (Iy ))||1 ]て生成された異なる領域とクラスの画像から学習しており，クであると考える．生成器，スタイルエンコーダについては学習

第二段階では，第一段階で学習させたコンテンツエンコーダ

Lad = Ey [logD(Iy )] + E x,y [log(1 − D(I xy ))]対処する．学習済みコンテンツエンコーダは BigGAN によっ(7)

また，コンテンツエンコーダ Econ によって I xy と I x のコン

Lcsty = E x,y [||(D sty (I xy ) − D sty (Iy ))||1 × (1 − α)](10)

α = ||Econ (Iy ) − Econ (I x )||1(11)最終的な損失は以下のようになる．

min max = Lad + λcsty Lcsty + λcon Lcon + λrec Lrec

G,E styD(12)テンツ特徴が抽出され，２つの画像から同様のコンテンツ特徴が得られるように損失が与えられる．ここで，コンテンツエンコーダは固定されているため，学習の中で一貫したコンテンツ

ここで，λcsty ，λcon ，λrec はそれぞれの損失のバランスをとるためのハイパーパラメータである．

4 実

験

4. 1 データセット
本研究では，MNIST [11] と MNIST-M [12] の，2 つのデータセットを用いて実験を行う．MNIST は，クラス 0 から 9 で，それぞれ 5923 枚，6742 枚，5928 枚，6131 枚，5842 枚，5421 枚，5918 枚，6265 枚，5851 枚，5949 枚の計 60000 枚の学習データと 10000 枚のテストデータを含む手書き数字データセットであ
図 5 7，8，9 を未知クラスとしたときの生成結果

る．これらのデータは完全にラベル付けされている．MNIST-M
は MNIST の数字に加えて，背景として BSDS500 [14] からランダムに抽出されたパッチを貼り付けたデータセットであり，すた場合の分類精度を比較する．テストデータは各クラス 1000べてラベル付けされている．

枚ずつの計 10000 枚，モデルは InceptionV3 [15], ResNet50 [16]を使用する．これらの分類モデルは共に ImageNet [17] で事前

4. 2 提案手法を用いた画像生成

学習が行われているものを利用し，バッチサイズは 32，epoch

MNIST-M の Yu の数と内容クラスを変化させて，提案手法

数は 20 とする．以下に X s のクラス数や種類を変更して提案手と MUNIT，GP-UNIT により学習データにないクラスの画像を法と MUNIT，GP-UNIT 生成した画像で学習データを代替した

Image-to-Image Translation により生成する．MNIST と MNIST-場合の InceptionV3 と ResNet50 での F1-score を示す．

M の両データセットにおいて，学習時には X s ，Y s を利用し，学習後のモデルに Xu のクラスの画像を入力して Yu の画像を4. 4 考

察生成する．MNIST と MNIST-M の２つのデータセットには一

図 4 より，未知クラスを 9 のみとしたときはすべての手法

対一の対応関係が存在するが，学習時は対応関係とクラスラが識別可能な画像を生成しているが，MUNIT では文字の色がベルを利用せず，学習後に Xu の画像を一クラスずつランダムやや単調になっているのに対し，GP-UNIT，提案手法は多様なに入力して生成画像のクラスラベルを得る．MUNIT のバッチ文字の色と背景が合成できている．また，図 5 より，Yu のク数は 1，epoch 数は 10 とし，GP-UNIT，提案手法のバッチ数はラスの数を増加させたとき，MUNIT では文字の周りが白っぽ

2，iteration 数は 75000 とする．学習後に，Xu からランダムにくなっていて，文字の色が背景と同化している部分も確認でき選んだ画像で構成したテストデータをコンテンツ特徴を抽出る．対して，GP-UNIT と提案手法では Yu を 9 のみとした場合する画像として入力し，スタイル特徴を抽出する画像としてと変わらず質の高い画像が生成できている．表 1，2 より，Yu

Image-to-Image Translation の学習に用いた画像をランダムに入を 1 クラス，2 クラスしたときや既存手法の方が優れている結力する．Yu を 9 と７，8，9 としたときの生成結果をそれぞれ果であるが，7，8，9 と 3 クラスにした場合は既存手法は大き

図 4，5 に示す．

く精度が低下する．InceptionV3 では 2 番目に高い精度を示した GP-UNIT を 0.055 改善し，ResNet50 では 0.012 改善することができている．また，Yu を 8，9 としたとき，InceptionV3 では MUNIT，ResNet50 では GP-UNIT を利用して学習データを生成した場合が最も精度が高くなっている．しかし，既存手法は 2 つの分類モデルによって精度に大きな差があるが，提案手法では安定した精度を実現し，InceptionV3 と ResNet50 での結果を平均すると MUNIT を利用して学習データを生成した場合が 0.907，GP-UNIT を利用して学習データを生成した場合が0.910，提案手法を利用して学習データを生成した場合が 0.920であり，提案手法が最も高い結果を示している．3 つの設定と2 つの分類モデルの計 6 つの分類精度を平均すると munit が
図 4 9 を未知クラスとしたときの生成結果

0.918，GP-UNIT が 0.929，提案手法が 0.942 で既存手法を大きく改善している．4.3 の定性結果や 4.4 の定量結果より，未知クラスの数を増やした場合に MUNIT では生成画像が大きく乱れ

4. 3 生成データを用いた分類結果
4．2 と同様の方法で画像分類タスクの学習データを生成し，MNIST-M の Yu のクラスの画像と置き換える．Yu のクラスを9，8 と 9，7 と 8 と 9 としたときの 3 つの設定において，提案手法と MUNIT，GP-UNIT により学習データを生成して利用したり GP-UNIT では精度が大きく低下するが，提案手法ではすべての設定で質の高い画像を生成し，精度を 0.9 以上に保つことができている．

表 1 未知クラス変化させたときの InceptionV3 を用いた画像分類の結果
0123456789未知既知

平均

未知クラス：9

MUNIT

0.985

0.988

0.958

0.953

0.944

0.941

0.969

0.938

0.947

0.848

0.848

0.958

0.947

GP-UNIT

0.995

0.993

0.971

0.981

0.974

0.967

0.982

0.977

0.980

0.952

0.952

0.980

0.977

提案手法

0.991

0.994

0.957

0.976

0.972

0.944

0.984

0.972

0.980

0.939

0.939

0.974

0.971

未知クラス：8,9

MUNIT

0.989

0.992

0.970

0.919

0.848

0.961

0.981

0.963

0.890

0.729

0.810

0.952

0.924

GP-UNIT

0.985

0.990

0.970

0.8280.910

0.943

0.976

0.882

0.698

0.698

0.698

0.935

0.888

提案手法

0.973

0.990

0.954

0.941

0.828

0.954

0.969

0.946

0.888

0.668

0.778

0.950

0.911

未知クラス：7,8,9

MUNIT

0.969

0.939

0.914

0.874

0.836

0.937

0.972

0.844

0.794

0.715

0.784

0.920

0.879

GP-UNIT

0.976

0.984

0.880

0.924

0.924

0.852

0.976

0.762

0.861

0.866

0.829

0.930

0.900

提案手法

0.993

0.955

0.963

0.953

0.947

0.955

0.977

0.923

0.955

0.928

0.935

0.963

0.955

012

表 2 未知クラス変化させたときの ResNet50 を用いた画像分類の結果
34567

8

9未知

既知

平均

未知クラス：9MUNIT

0.985

0.989

0.956

0.956

0.965

0.954

0.970

0.968

0.976

0.920

0.920

0.968

0.963

GP-UNIT

0.994

0.983

0.972

0.991

0.948

0.968

0.985

0.980

0.993

0.924

0.924

0.979

0.973

提案手法

0.991

0.992

0.975

0.981

0.949

0.966

0.984

0.969

0.967

0.893

0.893

0.974

0.967

未知クラス：8,9

MUNIT

0.981

0.987

0.948

0.880

0.793

0.936

0.976

0.967

0.797

0.634

0.716

0.933

0.890

GP-UNIT

0.993

0.989

0.945

0.941

0.913

0.951

0.980

0.922

0.914

0.773

0.844

0.954

0.932

提案手法

0.972

0.989

0.941

0.935

0.905

0.945

0.971

0.943

0.888

0.792

0.840

0.950

0.928

未知クラス：7,8,9

MUNIT

0.984

0.926

0.950

0.857

0.921

0.921

0.978

0.813

0.895

0.797

0.835

0.934

0.904

GP-UNIT

0.988

0.966

0.928

0.850

0.894

0.919

0.893

0.893

0.857

0.776

0.842

0.932

0.905

提案手法

0.9920.963

0.966

0.927

0.829

0.928

0.976

0.900

0.925

0.767

0.864

0.940

0.917

5 ま と め
本稿では，画像分類タスクにおいて学習データがないクラスが存在する場合に，Image-to-Image Translation を用いて学習データがないクラスの画像を生成する手法を提案した．Image-to-Image Translation において，複数のクラスの画像が学習データとして与えられた場合，形状が単純でないクラスの画像を生成して画像分類に利用すると性能が低下する問題を改善した．
今後は写真などの背景にもオブジェクトが存在する場合や，クラスによって形状やオブジェクトのサイズが大きく異なる場合など未知クラスがさらに複雑な場合にも性能の低下が低減できる手法を検討したいと考えている．

文

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