表現スタイルの異なる画像に対して自動適応する物体検出技術
Cross-Style Weakly-Supervised Object Detection

１．研究の目的
物体検出はある画像の中に存在する物体のカテゴリ（クラス）と位置を検出するものである。物体検出は非常に基礎的な問題であり、近年、畳み込みニューラルネット（CNN）の研究の発展により急速に精度の向上が見られている。最先端の物体検出手法[1]-[5]では、インスタンスレベル（クラス名＋場所）のアノ

山崎 俊彦 (Toshihiko YAMASAKI, Dr. Eng.)

テーションを伴う大規模な画像データセットから学東京大学大学院 情報理工学系研究科 電子情報学専攻 准教授

習する教師あり学習によって、高い検出精度を実現し(Associate Professor, Department of Information and Communication
Engineering, The University of Tokyo)ている。
自然画像における物体検出では、教師あり学習によIEEE ACM IEICE ITE IPSJ JSAI受賞：前田嵩樹、映像情報メディア学会 2013 年度優秀研究発表賞,
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研究専門分野：マルチメディア パターン認識 機械学習

り高精度な物体検出が実現されているが、自然画像以外の画像スタイルにおける物体検出は今まであまり扱われてこなかった。理由としては、インスタンスレベ
ル（クラス名＋場所）のアノテーションを伴う大規模な画像データセットを構築するのが非常に難しい事があげられる。具体的な理由としては、著作権等の関係でそもそも対象となるような画像が集めづらいこと、また、アノテーションを付与することにかかるコストが大きいこと等があげられる。
このようなデータセットの不足の元で物体検出を行う代替手法として、画像レベル（クラス名）のアノテーションを伴う画像データセットから物体検出器の学習を行う、弱教師あり学習による手法があげられる

最先端の物体検出モデルの学習には、イン[6]-[8]。しかし、弱教師あり学習で生成した物体検出スタンスレベル（クラス名＋場所）のアノテーション器は、物体の位置の正確な推定が難しいといった問題を伴う大規模な画像データセットを必要とするため、がある。

あらまし

自然画像以外の画像への適用は難しい。例えば、スケ筆者らは、インスタンスレベルのアノテーションがッチや油絵において物体検出を行う際は、そのドメイ利用できず、画像レベルのアノテーションのみが利用ンでアノテーション付きのデータセットを改めて作成可能な、新規画像ドメインで物体検出を行うという新するのが一般的である。本稿では、検出対象のドメイしい課題を取り扱う。より具体的な目的としては、自ンにおいて、画像レベル（クラス）のアノテーション

然画像ドメインで広く使われている物体検出データセと、自然画像ドメインで学習された物体検出器の統合ットである Pascal Visual Object Classes（Pascalにより、インスタンスレベルの仮想アノテーションをVOC）[9]と同じ物体クラスを検出することとする。こ生成する手法を提案する。生成された仮想アノテーシの設定は、ある画像スタイル（ソースドメイン）で学ョンを用いて検出モデルの学習を行うことで、表現ス習したモデルを他の画像スタイル（ターゲットドメイタイルの異なる画像群に対しても精度の良い物体検出ン）に適用したときでも精度が比較的落ちないように器が実現される。筆者らは、検出性能評価用のデータする、ドメイン適合問題の一種とみなすことが出来る。

セットを clipart と呼ばれる画像ドメインで新たに構

本稿では、自然画像ドメインをソースドメインとし、築し、提案手法の有用性を確認した。

新規画像ドメインをターゲットドメインと見なす。
1

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筆者らの手法は、2 つの事実に基づいた手法である。

•各画像に様々なクラスの複数のインスタンスのア(i) 自然画像ドメインで学習された CNN ベースの物ノテーションが付与された。clipart の物体検出評

体検出器は、異なる画像ドメインでも、ある程度の精価用データセットを構築した。
•提案手法は既存手法を大きく上回る性能を示す。

度で物体検出が可能である。(ii) ターゲットドメイン
においてインスタンスレベルの仮想アノテーションが付与された画像を用いて、ドメイン適合の為のファイ２．研究背景ンチューニングを行うことで、検出器の精度は大きく２.１

教師あり学習による物体検出向上する。仮想アノテーションの生成は、以下のよう

教師あり学習による物体検出としては、R-CNN[11],にして行われる。本手法では、斉藤らの研究[10]で提Fast R-CNN[1], Faster R-CNN[2]のように物体の候案された擬似ラベルの概念を拡張し、擬似バウンディ補領域からそれぞれ特徴を抽出し、分類を行う手法がングボックス（擬似 BB）を、画像レベルのアノテー最も主流であった。近年では、SSD[3], YOLOv2[4],ションが付いた画像に対して追加で付与することを試

R-FCN[5] に 代 表 さ れ る よ う に 、 CNN の 1 回 のみる。擬似 BB 生成は、ターゲットドメインの画像レforward のみで検出を一気に行う手法が主流になりつベルのアノテーションが付与された画像群と、自然画つ あ る 。 上 記 の 手 法 は 、 全 て Pascal VOC や像ドメインで学習された物体検出器によるそれらの画

MSCOCO[12]に代表されるように、膨大なインスタン像への検出結果を統合することによって実行される。

スレベル（クラス名＋場所）のアノテーションを伴う生成された疑似 BB と画像レベルのアノテーションを大規模な画像データセットが学習の為に必須である。

使用して、さらに仮想アノテーションを構成する。筆しかし、そのようなデータを収集することは、画像お者らの手法は、ドメイン特有の前処理、特徴抽出、後よびクラスの数が増えるにつれてより困難になる。Su処理などを使用しないため、任意の画像ドメインにおらの研究[13]では、作業者がアノテーションを付けるける物体検出に関して適用可能である。のに 1 インスタンスあたり約 40 秒かかることが報告

筆者らは、本手法の妥当性を新たに収集した clipartされている。対照的に筆者らの手法では、検出したいと呼ばれる画像ドメインに関するデータセットターゲットドメインの画像に対し、インスタンスレベ

UTClipart を使用して検証した。このデータセットは、ルのアノテーション付与が不必要である。

検出器の学習の為に使われる、画像レベルのアノテーションの付いた 3,862 枚の画像群（UTClipart-train）

２.２

弱教師あり学習による物体検出と、手法の精度を検証するために使われる、3,165 個

弱教師あり学習による物体検出器の学習には、画像の インスタ ンスレ ベルのア ノテーシ ョンの 付いたと画像レベルのアノテーションのペア（各画像内の物1,000 枚の画像群（UTClipart-test）から構成される。

体のクラス名は与えられるが、位置情報は与えられな評価指標である mean average precision（mAP）におい）が必要である。WSDDN[6]とそれに続く研究[7][8]

い て、既存 手法の 検出器を 単体で適 用した 場合にでは、物体らしい領域を推定するネットワークとその25.3％しかなく、複数の検出器のアンサンブルを用い物体のクラスを推定するネットワークの 2 つの結果をても 28.1％しか達成していないのに対し、提案手法で統合する end-to-end な学習方法を用いることで、高精は 34.5％の mAP を達成した。

度な検出を実現している。しかし、弱教師あり学習で筆者らの本稿における貢献は、以下の三点である。

生成した物体検出器は、物体の位置を正確に推定する•スタイルを跨いだ物体検出の為のフレームワーク

ことが難しいといった問題がある。

を提案した。このフレームワークは、ソースドメインで教師あり学習された物体検出器と、ターゲット２.３

ドメインの画像レベルのアノテーションのみを用

疑似ラベルとドメイン適合

画像分類では、分類器の予測を組み合わせて、ラベいる。

ル（クラス名）が付与されていない大量の画像に対し
2TELECOM FRONTIER No.98 2018 WINTER

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Cross-Style Weakly-Supervised Object Detectionて psueod-label（疑似ラベル）を付与し、それを用い合、認識性能は著しく低いものであると報告している。て分類器の学習を再度行う self-training と呼ばれる手Wu らの研究[24]では、画像ドメインの変化に頑健法が存在する[14]。この手法では、分類器が高い確信な物体検出を提案し、さらに、検証用に複数ドメイン度で正しいと予測した分類は、実際に正しいという仮の画像を含むデータセットを構築している。しかし、定を置いている。この仮定は単純であるが、アノテー

ここで提案された手法は、膨大なインスタンスレベルション付き画像の数が少ない場合には、分類器の性能のアノテーションを必要とし、また、検出対象の画像が大幅に向上することが知られている。co-training は、には 1 インスタンスしか含まれていないという、ややself-training を発展させ、2 つの分類器の予測を組み現実的ではない設定下で用いられる手法となっている。

合わせて、より正確な疑似ラベルを付与するものであWestlake らの研究[25]では、people の 1 クラスをる[15][16]。

検出するため、People-Art という写真、漫画、41 種

ドメイン適合とは、画像のドメインによらず上手くの異なるスタイルの絵画からなり、インスタンスレベいく予測モデルを構築するための手法である。画像認

ルのアノテーションが付与された画像群が構築された。

識のための識別的な学習法は、トレーニングとテスト

この研究では、自然画像で教師あり学習された物体検の為のデータが同じドメインからサンプリングされた出器を、People-Art を用いてファインチューニングすものを使用する際には非常に高い識別能を示すが、そることにより、精度の良い物体検出を実現している。

うでない時には識別性能が落ちることが知られている。

しかし、この研究も膨大なインスタンスレベルのアノそのため、少量のラベル付きデータしか得られないドテーションを必須としている。

メインにおいて識別的な学習モデルを上手く働かせる

本稿は、ドメインを跨いだ物体検出を、ターゲットためにはドメイン適合が不可欠である。

ドメインにおいては画像レベルのアノテーションのみ

画像分類におけるドメイン適合では、従来は MMDを用いて実現した初めての論文である。筆者らは、各を使った手法[17]や domain classiﬁer network を使っ画像に複数クラス・複数インスタンスがアノテーショた手法[18]-[21]などが提案されている。co-training は、ンとして付与されているデータセットを構築したが、ドメイン適合の為の手法としても解釈することが出来

このデータセットは、提案手法の評価のためにしか用ることが知られており[22]、斉藤らの研究[10]では、いられていない。

ターゲットドメインの画像に対して pseudo-label を付与して識別器を直に学習させることで、ドメイン適３．データセット合を行う手法を提案しており、この手法は従来手法を本稿の目的は、自然画像ドメインで教師あり学習さ大きく上回る性能を示した。

れた物体検出器をドメイン適合させることで、自然画

本稿では、斉藤らの研究を拡張し、物体検出におけ像以外の対象画像ドメインで同じクラスを検出する事るドメイン適合問題に対して適用する。ターゲットドである。自然画像においては、大規模なインスタンスメインの画像レベルのアノテーションの付いた画像にレベルのアノテーション付きのデータセットが利用可

対して、pseudo bounding-box（pseudo-BB、疑似 BB）能であるため、自然画像ドメインで学習された物体検を付与することで、物体検出器をターゲットドメイン出器は、容易に手に入るものとしている（配布されてで直に学習させるためのデータを生成する。

いる訓練済みの検出器を使用して学習はスキップできる）。本稿では、ターゲットドメインとして clipart と２.４呼ばれる画像ドメインを用い、Pascal VOC に含まれドメインを跨いだ物体検出ある画像ドメインにおいて、事前に全く学習を行わる 20 クラスを検出対象とした。clipart はベクターグずに物体認識を行うことは非常に難しい。Wilber らのラフィクス、絵画、スケッチ等、様々なドメインを含研究[23]では、CNN ベースの物体検出器は、対象画像んでいる。本稿で使用されているすべての clipart 画

ドメインでの学習及びファインチューンを行わない場

像 は 、 Openclipart （ https://openclipart.org/ ） 及 び
3

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Pixabay（https://pixabay. com/）というサイトから CC0ンスタンスしか含まない Photo-Art[24]より複雑で、のものだけを収集し、さらに、CMPlaces[26]というデ検出難易度の高いデータセットである。収集された画ータセットからも収集するという形で構築された。

像例を図 4 に示す。

３.１

UTClipart-train

20 クラスそれぞれのクラス名を、クエリとして検索することで画像を収集した。収集された画像のほぼ全ては、1 画像につき 1 つのクラスしか含まれていなかった。筆者らは、対象となるクラスが画像内に無いもの、複数のクラスを 1 画像中にもつものを手動で削除した。これにより、作成したデータセットには、1 つのクラスのみが含まれる画像のみから構成される。ただし、同一クラスで複数のインスタンスを持つ場合は有り得る事を明記しておきたい。結果として、画像レ
図２ UTClipart-test に含まれるクラス毎の物体数

ベルのアノテーションが付与された 3,862 枚の画像群（UTClipart-train）を収集した。UTClipart-train の例を図 1 に示す。

図３ UTClipart-test における
画像 1 枚当たりの物体数

図１ 収集された UTClipart-train の例

３.２

UTClipart-test

筆者らは、CMplaces で用いられている 205 種のシーンを表すクラス（例：pasture）のクエリを使用して画像を収集した。検出対象の 20 種のクラスのいずれか 1 つ以上を含む各画像について、インスタンスレベルのアノテーションを付与した。結果として、インスタンスレベルのアノテーションが 3,165 個含まれる1,000 枚の画像群（ UTClipart-test）を収集した。
UTClipart-test におけるクラス毎のインスタンス数を
図４ 収集された UTClipart-test の例

図 2 に、1 画像あたりに含まれるインスタンス数を図3 にそれぞれ示す。UTClipart-test は、1 画像に 1 イ
4TELECOM FRONTIER No.98 2018 WINTER

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４．提案手法細は、文献[27]等に詳細に記述されているため、ここ提案手法は、疑似 BB 生成と教師あり物体検出器のでは省略する。
次に、p の大きい順に並び替えられた検出 d = (p, b, c)ファインチューニングの 2 つのパートからなる。

∈ D’ について、もし、c が z に含まれる時、その dを正しい検出とみなし、(b, c) を仮想インスタンスレ(1) 疑似 BB 生成
x ∈ RH×W×3 を画像とする。この時 H と W は、そのベルのアノテーションの集合 G に対して加える。この

画像の高さと幅をそれぞれ表す。C は検出対象の物体ク操作を、全ての x から生成される G に含まれる検出のラスの集合を、z は画像レベルのアノテーション、すな合計が定数 T に達するまで繰り返す。すなわち、提案

わち、画像 x に含まれている物体クラスの集合をそれ手法では、データセット全体に対する検出のうち、最ぞれ表すとする。本稿で使用する UTClipart-train では、も確信度の高い T 件のみを仮想アノテーションとしてz には必ず一つのクラスしか含まれていないが、一般に採用する。

は、z には複数のクラスが含まれるものとする。このプロセスの目標は、仮想インスタンスレベルのアノテー(2) 教師あり物体検出器のファインチューニングション G を画像 x に対して生成することである。
G は、画像 x と仮想アノテーション G のペアを用いて、教b をバウンディングボックス、c ∈ C として g = (b, c)師あり学習用の物体検出器をファインチューニングすからなる。

る。検出器の初期パラメータとしては、自然画像で学疑似 BB を生成する全工程を図 5 に示す。まず始め習済みの同一モデルの検出器のパラメータをコピーしに、N 個の異なる物体検出器を x に対して適用し、検て用いる。

出結果 D = {D1, D2, .., DN} を得る。Di は、それぞれパラメータ T は、以下に示す手順に基づいて設定しの検出 d = (p, b, c) からなる。
ここで c ∈ C であり、た。仮に、完全な擬似 BB 生成を行うことができれば、p は b がクラス c である確率である。ここでは、自然G のインスタンス数は実際に画像に含まれるインスタ画像で教師あり学習された物体検出器だけでなく、タンス数に等しい。そこで、提案手法では、T は G に含ーゲットドメインで弱教師あり学習された物体検出器まれるインスタンス数に等しいと仮定する。本稿では、を用いることも出来る。

UTClipart-train を用いているが、UTClipart-train の各画像には 1 つのクラスか含まれず、かつ、含まれるインスタンスの数はほぼすべての画像で 1 である。従って、UTClipart-train に真に含まれるインスタンス数は、UTClipart-train の画像数 N と同じであると見積もることが可能である。この観測に基づいて T ≃ Nという近似を行うことで、最終的に T を設定することが出来た。一般的には、それぞれの x に対応する z のクラス数を合計して T を得ることが出来る。
５．実験結果５.１

図５ 疑似 BB 生成の工程

実装と評価の詳細提案手法の妥当性を検証するための実験を 3 章で構築したデータセットを用いて行った。ファインチュー

次に、全ての D を単にあわせたうえで、冗長な検出ニングする物体検出器としては、SSD[3]を使用した。

を除くため non-maximum suppression（NMS）を行

ファインチューニングは、学習率 10−5 で 5,000 イテレった後に残った検出結果の集合 D’ を得る。NMS の詳ーション行った。この学習率は、自然画像で SSD を5TELECOM FRONTIER No.98 2018 WINTER

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学習する時の最後の学習率と同じである。疑似 BB の

この検出器の学習は、UTClipart-train を用いて学習生成の精度を評価するため、UTClipart-train から 200した。それぞれの検出結果は、表 1 の 4 列目に示され枚の画像を抽出し、インスタンスレベルのアノテーシている。単体での検出精度は、SSD が最も高い結果とョンを付与した。擬似 BB と付与されたアノテーショなった。

ン の バ ウ ン デ ィ ン グ ボ ッ ク ス の intersectionoverunion（IoU）が 0.5 より大きい場合、疑似 BB は正し(2) 複数の物体検出器のアンサンブルいとみなされ、それより小さい場合には、疑似 BB は

画像分類においては、複数の分類器の予測結果を単正しくないとみなされる。評価指標としては、各クラに平均する（アンサンブル）と、分類の精度が向上す

スでの F1（=precision と recall の調和平均）の平均ることが知られている[28]-[30]。物体検出についても、である mF1 を使用した。提案手法の検出結果の評価似た処理を行うことで検出精度が向上する。単体の物に関しては、average precision（AP）とその平均値体検出器による検出結果を単に足し合わせたうえで、mean AP（mAP）を用いた。UTClipart-test に対し改めて non maximum suppression（NMS）を適用すて、それぞれの手法を用いて検出を行ない、その結果ることで、検出におけるアンサンブルを行う。NMSの AP と mAP を比較した。

を適用する際のパラメータは、元の SSD や YOLO で用いられる物と同じ値を用いる。複数モデルをアンサ５.２ンブルした検出結果は、
表 1 の 5 列目に示されている。

結果

表 1 に、提案手法と対抗手法によって得られた物体モデルをアンサンブルするほど、検出性能は向上する検出モデルを UTClipart-test に適用した際の結果をことが確認された。提案手法の結果を表 1 の 6 列目に示す。比較した手法は以下の 2 つである。

示す。提案手法は、疑似 BB を生成する際にベースとして組み合わせる物体検出器によらず、精度を改善することが確認された。しかし、疑似 BB 生成の際に弱(1) 単体の物体検出器既存の物体検出器をそのまま用いた場合について教師あり学習による検出器である CLNet の結果を組検証した。2.1 章と 2.2 章で述べたように、様々な教み合わせると、mAP の改善度合いが小さくなること師あり／弱教師あり物体検出の手法があるが、筆者らも確認された。図 6 に、UTClipart-train の画像に対は、その中で最先端のモデルを幾つか選択し比較した。

して生成された仮想アノテーションの例を示す。図 6aSSD[3]と YOLOv2[4]を教師あり学習による物体検や図 6b では、生成が非常に上手く出来ているが、図出器として選択した。この検出器は、自然画像ドメイ

6c のように全く仮想アノテーションが付与されなかンで学習済みである。ContextLocNet（CLNet）[7]ったり、図 6d のように物体の一部分だけが囲われたを弱教師あり学習による物体検出器として選択した。

疑似 BB が生成されたりするケースも存在する。

表１ UTClipart-test においての物体検出結果の比較と擬似 BB 生成結果の比較

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図 7 に、実際の検出結果を示す。提案手法は、様々なスタイルの画像について有効であることが示唆される。

図７ UTClipart-test における提案手法の適用結果（視認性のため、スコアが 0.25 以上の窓のみを表示している）

６．まとめ、将来展望
筆者らは、画像スタイルを跨いだ物体検出手法を提案した。筆者らの手法を評価するため、画像レベルのアノ
図６ 生成された疑似 BB の例

テーションの付いた 3,862 枚の画像（UTClipart-train）（物体検出器としては SSD と YOLOv2 を用いた）と、インスタンスレベルのアノテーションの付いた1,000 枚の画像（UTClipart-test）を、新たに clipart と(3) 物体クラスに注目した性能解析呼ばれるドメインの画像で構築した。提案手法は、全て

表 2 に、単体の物体検出器、複数の検出器のアンサの既存手法を上回ることが確認された。今後の展望としンブル、提案手法のそれぞれを用いた UTClipart-testては、自然画像以外の様々なドメインの画像の大規模デにおける検出結果を示す。表中の’Proposed’ は、疑似ータセットである BAM![23]を用いて、漫画や水彩画なBB 生 成 の 際 に 用 い る 検 出 器 と し て は 、 SSD とど、より広範な画像ドメインで提案手法の適用可能であYOLOv2 を用いたものである。提案手法は、chair 以る。また、本稿で提案した仮想アノテーションを用いる

外の全てのクラスにおいて最高精度を達成し、特に、ことで、半教師あり学習[32]と呼ばれる少量のインスタ元々検出するのが難しい cat, dog, bottle 等でも改善をンスレベルのアノテーションと、多量の画像レベルのア示した。

ノテーションから物体検出器を学習する手法への適用も検討している。
表２ Cliaprt-test における各クラスの検出結果の AP[%]’Ensembled’は SSD, YOLO, CLNet をアンサンブルしたものであり、’Proposed’はファインチューニング用の疑似 BB 生成の際に用いる検出器としては SSD と YOLOv2 を用いたものである

7

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2017.

この研究は、平成２５年度ＳＣＡＴ研究助成の対象として採用され、平成２６～２８年度に実施されたものです。

9TELECOM FRONTIER No.98 2018 WINTER