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%\usetheme{Goettingen}科研の集会の実績作りですが，
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%%%% 定義環境 %%%%%
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\newtheorem*{remark}{Remark}
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%%%%%%%%%
%%%%% フォント基本設定 %%%%%
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%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%% シート(1枚目) %%%%%%%%%%%%
\logo{\includegraphics[angle=0, scale=0.087]{./Figure/rogo.png}}
\title[]
{ \Large 感性語を考慮した敵対的生成ネットワークを用いたロゴマーク生成
}
\subtitle[short subtitle]{{\color{black}}}
\author[]{\normalsize 佐川 友里香, 萩原 将文 \\ \hspace{.5em} 安藤  祐斗}
\institute[Toyama Prefectural University]{\normalsize 富山県立大学　情報基盤工学講座 \\\small{
t815008@st.pu-toyama.ac.jp \\
}

\vspace{10mm}}
\date{\today }
%↑場所教室
%\begin{center}
%1. はじめに
%2. セクション名
%3. おわりに
%\end{center}

%\vspace{-10mm}
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%\end{large}

%\date{2019年11月22日}
%\date{\today}

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}
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%%%%%%%%%%%% シート(1枚目) %%%%%%%%%%%%
\begin{document}
\begin{frame}
\bf
  \titlepage
  \begin{textblock*}{0.4\linewidth}(260pt, 50pt)
    \centering
    %\small{\today}
\end{textblock*}
\end{frame}




%%%%%%%%%%%% シート(4枚目) %%%%%%%%%%%%

%%%%%%%%%%%% シート(2枚目) %%%%%%%%%%%%
\section{\bf{はじめに}}
\begin{frame}[t]
\frametitle{\bf{本研究の背景}}
\begin{scriptsize}

\vspace{-2mm}

\small
\begin{alertblock}{\bf{背景}}
\setbeamertemplate{items}[square]
%\begin{enumerate}\setcounter{enumi}{0}
企業やブランドを象徴するロゴマークの現在主流の作成方法は,デザイナーによるもので,金銭面・時間面ともにコストが大きいという問題点がある.\\
そこで,GAN(Generative Adversarial Networks)を用いてロゴマークの色情報をもとにロゴマークを自動生成する技術は存在するが,デザインを考える際に使いやすいものとは言えない.\\

%\end{enumerate}
\end{alertblock}




\end{scriptsize}
\end{frame}
%%%%%%%%%%%% シート(4枚目) %%%%%%%%%%%%


%%%%%%%%%%%% シート(4枚目) %%%%%%%%%%%%
%%\section{}
\begin{frame}[t]
\frametitle{\bf{研究の目的}}
\begin{scriptsize}

\vspace{-2mm}

\small
\begin{alertblock}{\bf{目的}}
\setbeamertemplate{items}[square]
%\begin{enumerate}\setcounter{enumi}{0}
本論文では,ロゴマークのデザインを行う際にイメージを表すキーワードが重要であると考え,"かわいい"や"モダン"などの指定した感性語を元にロゴマークを生成するシステムを提案する.
また,学習する際に必要な,ロゴマーク画像とそれに対応した感性語の大量のデータを取得することは非常に困難であるため,転移学習の考え方を採用し,家具画像・感性語のデータセットを作成する.
%\end{enumerate}
\end{alertblock}

\end{scriptsize}
\end{frame}
%%%%%%%%%%%% シート(4枚目) %%%%%%%%%%%%








\begin{comment}

%%%%%%%%%%%% シート(4枚目) %%%%%%%%%%%%
\section{\bf{並列分散処理}}
\begin{frame}[t]
\frametitle{\bf{Hadoop}}
\begin{scriptsize}

\vspace{-2mm}


\small
\begin{exampleblock}{\bf{Hadoopとは}}
\setbeamertemplate{items}[square]
%\begin{enumerate}\setcounter{enumi}{0}
大量のデータを複数のコンピュータで処理を行う,並列分散処理の可能としたソフトウェア.\\データを複数のサーバーで格納するファイルシステムであるHDFS（Hadoop Distributed File System）と,格納されたデータを分散処理するHadoop MapReduceというアルゴリズムで構成されている.
%\end{enumerate}
\end{exampleblock}


\begin{figure}[h]
\begin{center}
\includegraphics[clip,width=6.0cm]{./figure/ハド.jpeg}
\caption{Hadoopの構成}
\end{center}
\end{figure}



\end{scriptsize}
\end{frame}
%%%%%%%%%%%% シート(4枚目) %%%%%%%%%%%%
\end{comment}


%%%%%%%%%%%% シート(4枚目) %%%%%%%%%%%%
\section{\bf{関連研究}}
\begin{frame}[t]
\frametitle{\bf{GAN}}
\begin{scriptsize}

\vspace{-2mm}


\small
\begin{exampleblock}{\bf{GANとは}}
\setbeamertemplate{items}[square]
%\begin{enumerate}\setcounter{enumi}{0}
生成器と識別器を同時に競わせて学習する.\\
損失関数$L_{adv}$は,識別器を$D$,学習データ画像を$x$,生成器を$G$,乱数を$z$,生成画像を$G(z)$とすると下の式で表される.


%\end{enumerate}
\end{exampleblock}


\begin{figure}[h]
\begin{center}
\includegraphics[clip,width=7.0cm]{./figure/ガン.png}
\end{center}
\end{figure}



\end{scriptsize}
\end{frame}
%%%%%%%%%%%% シート(4枚目) %%%%%%%%%%%%






%%%%%%%%%%%% シート(4枚目) %%%%%%%%%%%%　

\begin{frame}[t]
\frametitle{\bf{ロゴマーク生成の既存研究}}
\begin{scriptsize}

\vspace{-2mm}


\small



\begin{exampleblock}{\bf{Sageらの研究}}
\setbeamertemplate{items}[square]
%\begin{enumerate}\setcounter{enumi}{0}
Large Logo Datasetの作成\\
ロゴマーク画像のクラスタリングを行い,その結果得られたクラスタを教師ラベルとして扱うことで,これらラベルを入力としてロゴマーク生成を実現させた.
%\end{enumerate}
\end{exampleblock}



\end{scriptsize}
\end{frame}
%%%%%%%%%%%% シート(4枚目) %%%%%%%%%%%%




%%%%%%%%%%%% シート(4枚目) %%%%%%%%%%%%
\section{\bf{ロゴマーク・感性語データセットの作成}}
\begin{frame}[t]
\frametitle{\bf{ロゴマーク・感性語データセットの作成}}
\begin{scriptsize}

\vspace{-2mm}


\small
\begin{exampleblock}{\bf{手順}}
\setbeamertemplate{items}[square]
%\begin{enumerate}\setcounter{enumi}{0}
（１）デザイナーズ家具通販サイトより家具画像・感性語組を取得\\
（２）Adversarial Discriminative Domain Adaptation(ADDA)を用いてロゴマーク画像に感性語ラベルを付与
%\end{enumerate}
\end{exampleblock}

\begin{exampleblock}{\bf{ADDA}}
\setbeamertemplate{items}[square]
%\begin{enumerate}\setcounter{enumi}{0}
GANの敵対的に学習させるという学習手法を用いた転移学習手法
%\end{enumerate}
\end{exampleblock}



\begin{figure}[h]
\begin{center}
\includegraphics[clip,width=5cm]{./figure/テンイ.png}
\caption{ADDAによる転移学習の流れ}
\end{center}
\end{figure}

\end{scriptsize}
\end{frame}





%%%%%%%%%%%% シート(4枚目) %%%%%%%%%%%%


\begin{frame}[t]
\frametitle{\bf{ADDAの各フェーズ}}
\begin{scriptsize}

\vspace{-2mm}


\small

（1）事前学習：ソースドメインにおける$X_{s}$,正解ラベル$Y_{s}$を畳み込みニューラルネットワーク(Convoloutional Neural Networks,CNN)を用いて学習させる.\\
ソース$CNN$の最終装における特徴空間を$M_{s}(x_{s})$,最終出力を$C(M_{s}(x_{s}))$,クラス数を$K$とすると,損失関数$L_{cls}$は次式で表される.\\



\begin{figure}[h]
\begin{center}
\includegraphics[clip,width=6.0cm]{./figure/ジゼン.png}

\end{center}
\end{figure}





(２)ドメイン適応：ソースドメインとターゲットドメインのCNN最終層における特徴空間が類似するように学習させる.\\
ターゲットドメイン画像を$X_{t}$,ターゲットCNNの最終層における特徴空間を$M_{t}(x_{t})$とすると,損失関数$L_{adv}$は次式で表される.\\




\begin{figure}[h]
\begin{center}
\includegraphics[clip,width=6.0cm]{./figure/テキオウ.png}

\end{center}
\end{figure}

（３）テスト：ドメイン適応フェーズで学習させたターゲットドメインのCNNモデルを使用し,ターゲット画像にラベルを付与する.






\end{scriptsize}
\end{frame}



%%%%%%%%%%%% シート(4枚目) %%%%%%%%%%%%

\section{\bf{}}
\begin{frame}[t]
\frametitle{\bf{家具画像・感性語組の取得}}
\begin{scriptsize}

\vspace{-2mm}

\small


\begin{exampleblock}{\bf{}}
\setbeamertemplate{items}[square]
%\begin{enumerate}\setcounter{enumi}{0}
デザイナーズ家具通販サイト：FLYMEe\\
3枚の画像と１文の説明文を取得し,１枚の画像につき最大5個の感性語ラベルを付与した.
%\end{enumerate}
\end{exampleblock}

\begin{exampleblock}{\bf{感性語の抽出}}
\setbeamertemplate{items}[square]
%\begin{enumerate}\setcounter{enumi}{0}
形態素解析ツール：MeCab\\
不適切である,単語となりえないもの(例:ザイン),物体の名称を表す単語(例:商品)などを削除

%\end{enumerate}
\end{exampleblock}



\begin{figure}[h]
\begin{center}
\includegraphics[clip,width=6.0cm]{./figure/カグ.png}
\caption{家具画像・感性語データセット作成の流れ}
\end{center}
\end{figure}




\end{scriptsize}
\end{frame}

%%%%%%%%%%%% シート(4枚目) %%%%%%%%%%%%



\section{\bf{}ADDAによる転移学習}
\begin{frame}[t]
\frametitle{\bf{マルチラベルに対応させたCNN}}
\begin{scriptsize}

\vspace{-2mm}


\small
\begin{exampleblock}{\bf{マルチラベルに対応したCNN}}
\setbeamertemplate{items}[square]
%\begin{enumerate}\setcounter{enumi}{0}
１枚の画像につき正解ラベルを最大5個付与したマルチラベルデータセットが使えるように,Binary Relevence法という手法を使い,従来のCNNをマルチラベルに対応するよう改良.


%\end{enumerate}
\end{exampleblock}



\begin{figure}[h]
\begin{center}
\includegraphics[clip,width=6.5cm]{./figure/マルチ.png}
\caption{マルチラベルに対応させたCNNモデル}
\end{center}
\end{figure}





\end{scriptsize}
\end{frame}


%%%%%%%%%%%% シート(4枚目) %%%%%%%%%%%%

%%%%%%%%%%%% シート(4枚目) %%%%%%%%%%%%

\section{\bf{}}
\begin{frame}[t]
\frametitle{\bf{提案手法のADDAの学習安定化}}
\begin{scriptsize}



\vspace{-3mm}
学習安定化のため,以下2点を損失関数に変更を加えた.\\
・Wasserstein GANモデル(WGAN)の使用\\
・Feature Matchingの導入\\
WGANは損失関数にWasserstein距離を用いたモデル\\



\begin{figure}[h]
\begin{center}
\includegraphics[clip,width=6.0cm]{./figure/ダブ.png}
\end{center}
\end{figure}


Feature Matchingはソースターゲットドメイン画像を入力とした場合の識別器の中間層動詞のＬ2ロスを生成器の損失項に加える手法.識別器の中間層における出力を関数$f$とすると次式で表される.\\

\begin{figure}[h]
\begin{center}
\includegraphics[clip,width=6.0cm]{./figure/フィ.png}

\end{center}
\end{figure}




\end{scriptsize}
\end{frame}

%%%%%%%%%%%% シート(4枚目) %%%%%%%%%%%%

%%%%%%%%%%%% シート(4枚目) %%%%%%%%%%%%

\section{\bf{ロゴマーク生成ネットワーク}}
\begin{frame}[t]
\frametitle{\bf{提案されるロゴマーク生成ネットワーク}}
\begin{scriptsize}

\vspace{-3mm}



識別器が入力画像の真偽判定に加え,クラス分類も行うモデルであるACGAN構造が用いられた.\\
クラス分類における損失$L_{cls}$を考慮し,また,通常のGANの損失$L_{adv}$にgradient peneltyを導入する.$c$を入力ラベル,係数$\lambda$,生成画像と学習画像の任意の中間画像を$\hat{x}$とすると,損失関数は以下の式で表される.\\


\begin{figure}[h]
\begin{center}
\includegraphics[clip,width=6.0cm]{./figure/エルエー.png}

\end{center}
\end{figure}







\begin{figure}[h]
\begin{center}
\includegraphics[clip,width=8.0cm]{./figure/ロゴネト.png}
\caption{提案するロゴマーク生成ネットワークの構成}
\end{center}
\end{figure}





\end{scriptsize}
\end{frame}


%%%%%%%%%%%% シート(4枚目) %%%%%%%%%%%%


%%%%%%%%%%%% シート(4枚目) %%%%%%%%%%%%

\section{\bf{生成例と評価実験}}
\begin{frame}[t]
\frametitle{\bf{ロゴマークに適した感性語抽出に関する実験}}
\begin{scriptsize}

\vspace{-3mm}


ロゴマークの感性語として適している感性語の選択を行うための予備実験\\
被験者20代の男女17名に家具画像・感性語データセットのうち画像枚数の多い上位50単語に対してロゴマークに適しているかどうかを「当てはまる」「どちらとも言えない」「当てはまらない」の３段階で評価を行った.\\

３段階の選ばれる確率がともに1/3であるという帰無仮説に基づき,カイ二乗検定を行い,有意水準5％において有意差が得られたものが表1




\begin{figure}[h]
\begin{center}
\includegraphics[clip,width=8.0cm]{./figure/ヨビ.png}

\end{center}
\end{figure}

上位24単語を選択し,今後の実験に用いた.






\end{scriptsize}
\end{frame}


%%%%%%%%%%%% シート(4枚目) %%%%%%%%%%%%


%%%%%%%%%%%% シート(4枚目) %%%%%%%%%%%%


\begin{frame}[t]
\frametitle{\bf{ADDAによる転移学習の実験と評価}}
\begin{scriptsize}

\vspace{-3mm}


\begin{exampleblock}{\bf{事前学習}}
\setbeamertemplate{items}[square]
%\begin{enumerate}\setcounter{enumi}{0}
家具画像・感性語データセットを用いてCNNの学習をする\\
感性語クラス：24クラス,全画像数：14050枚\\
学習枚数：13500枚,ミニバッチサイズ：32,学習回数:50回\\
top1精度：66.3％,　top5精度：90.6％

%\end{enumerate}
\end{exampleblock}




\begin{exampleblock}{\bf{ドメイン適応}}
\setbeamertemplate{items}[square]
%\begin{enumerate}\setcounter{enumi}{0}
家具ドメインCNNモデルを用いてロゴマークドメインCNNの学習をする\\
ロゴマーク画像データセット：LLD-iconデータセット\\
学習枚数：13500枚, ミニバッチサイズ：16, 学習回数：50\\
%\end{enumerate}
\end{exampleblock}



\begin{exampleblock}{\bf{テスト}}
\setbeamertemplate{items}[square]
%\begin{enumerate}\setcounter{enumi}{0}
ドメイン適応フェーズにより学習したロゴドメインCNNモデルを用いてロゴマーク画像に対して感性語のラベリングをする.\\
ロゴマーク全画像485377枚に対してテストを行い,各画像に対して出力上位5単語を取得
%\end{enumerate}
\end{exampleblock}


\begin{figure}[h]
\begin{center}
\includegraphics[clip,width=4.0cm]{./figure/テンイガ.png}
\caption{転移学習後のロゴマーク画像とその出力例}
\end{center}
\end{figure}





\end{scriptsize}
\end{frame}


%%%%%%%%%%%% シート(4枚目) %%%%%%%%%%%%

%%%%%%%%%%%% シート(4枚目) %%%%%%%%%%%%


\begin{frame}[t]
\frametitle{\bf{ロゴマーク生成}}
\begin{scriptsize}

\vspace{-2mm}

\small


\begin{exampleblock}{\bf{}}
\setbeamertemplate{items}[square]
%\begin{enumerate}\setcounter{enumi}{0}
前スライドにおいて感性語ラベルを付与したロゴマークデータセットのうち画像枚数が1000枚以上である17クラスを選択しロゴマーク生成を行った.\\
学習画像枚数：485377枚, バッチサイズ：64, 学習総数：200000イテレーション
%\end{enumerate}
\end{exampleblock}




\begin{figure}[h]
\begin{center}
\includegraphics[clip,width=6.0cm]{./figure/カンセイ.png}
\end{center}
\end{figure}

\begin{figure}[h]
\begin{center}
\includegraphics[clip,width=9.0cm]{./figure/ロゴマデタ.png}
\caption{作成したロゴマーク・感性語データセットの一部}
\end{center}
\end{figure}








\end{scriptsize}
\end{frame}

%%%%%%%%%%%% シート(4枚目) %%%%%%%%%%%%

%%%%%%%%%%%% シート(4枚目) %%%%%%%%%%%%


\begin{frame}[t]
\frametitle{\bf{家具画像・感性語組の取得}}
\begin{scriptsize}

\vspace{-2mm}

\small


\begin{exampleblock}{\bf{}}
\setbeamertemplate{items}[square]
%\begin{enumerate}\setcounter{enumi}{0}
上半分がACGANネットワークを使用した場合,下半分がSageらのネットワークを使用した場合の感性語によるロゴマーク生成
%\end{enumerate}
\end{exampleblock}




\begin{figure}[h]
\begin{center}
\includegraphics[clip,width=10.0cm]{./figure/カンセイラベル.png}
\caption{入力となる感性語ラベルと生成画像（上：ACGANネットワーク,下：Sageらのネットワーク）}
\end{center}
\end{figure}




\end{scriptsize}
\end{frame}

%%%%%%%%%%%% シート(4枚目) %%%%%%%%%%%%

%%%%%%%%%%%% シート(4枚目) %%%%%%%%%%%%

\begin{frame}[t]
\frametitle{\bf{定量評価実験}}
\begin{scriptsize}

\vspace{-2mm}

\small


\begin{exampleblock}{\bf{}}
\setbeamertemplate{items}[square]
%\begin{enumerate}\setcounter{enumi}{0}
MS-SSIM指標を用いたDiversityスコアを評価指標として定量評価を行った.\\
Diversityスコアは低いほど多様性があるといえる→低いほど良い
%\end{enumerate}
\end{exampleblock}




\begin{figure}[h]
\begin{center}
\includegraphics[clip,width=2.5cm]{./figure/セイセイセイ.png}
\caption{Sageらの研究における生成画像（上：ACGANネットワーク, 下：Sageらのネットワーク）}
\end{center}
\end{figure}


\begin{figure}[h]
\begin{center}
\includegraphics[clip,width=7.0cm]{./figure/ダイバ.png}

\end{center}
\end{figure}



\end{scriptsize}
\end{frame}

%%%%%%%%%%%% シート(4枚目) %%%%%%%%%%%%


%%%%%%%%%%%% シート(4枚目) %%%%%%%%%%%%


\begin{frame}[t]
\frametitle{\bf{CNNを用いた感性語識別率}}
\begin{scriptsize}

\vspace{-2mm}

\small


\begin{exampleblock}{\bf{}}
\setbeamertemplate{items}[square]
%\begin{enumerate}\setcounter{enumi}{0}
ロゴマーク生成用データセットを用いて感性語予測のCNNモデルを構築し,識別率を算出した.\\
ロゴマーク画像：480000枚, ミニバッチサイズ：32, 学習回数：5回, 評価指標：topK精度
%\end{enumerate}
\end{exampleblock}




\begin{figure}[h]
\begin{center}
\includegraphics[clip,width=8.0cm]{./figure/シキベツ.png}

\end{center}
\end{figure}




\end{scriptsize}
\end{frame}

%%%%%%%%%%%% シート(4枚目) %%%%%%%%%%%%

%%%%%%%%%%%% シート(4枚目) %%%%%%%%%%%%


\begin{frame}[t]
\frametitle{\bf{主観評価実験の結果}}
\begin{scriptsize}

\vspace{-2mm}

\small


\begin{exampleblock}{\bf{}}
\setbeamertemplate{items}[square]
%\begin{enumerate}\setcounter{enumi}{0}
入力した感性語に即したロゴマーク画像を生成できているかどうかを検証するため主観評価実験を行った.\\
各クラス84枚のACGANモデルにおける生成画像について実験した.\\
被験者に生成画像と入力感性語を提示し,以下の2項目について評価を行った\\
(1)生成画像が何らかの形・模様を表してるか\\
・０（当てはまらない）と１（当てはまる）の2段階\\
(2)感性語が表すイメージに適しているか\\
・１（当てはまらない）から５（当てはまる）の5段階\\

%\end{enumerate}
\end{exampleblock}




\begin{figure}[h]
\begin{center}
\includegraphics[clip,width=5.5cm]{./figure/シュカン.png}

\end{center}
\end{figure}




\end{scriptsize}
\end{frame}

%%%%%%%%%%%% シート(4枚目) %%%%%%%%%%%%





%%%%%%%%%%%% シート(4枚目) %%%%%%%%%%%%
\section{\bf{まとめ}}
\begin{frame}[t]
\frametitle{\bf{まとめ}}
\begin{scriptsize}

\vspace{-2mm}

\small
\vspace{-2mm}
\setbeamercolor{structure}{fg=blue}
\begin{block}{\bf{本論文の貢献}}
\begin{itemize}
  \item 家具通販サイトを用いた家具画像・感性語データセットの作成
  \item 転移学習手法ADDAを用いたロゴマーク画像・感性語データセットの作成
  \item 感性語ラベルを考慮したロゴマーク生成

\end{itemize}

\end{block}


\setbeamercolor{structure}{fg=blue}
\begin{block}{\bf{考察}}
\begin{itemize}
  \item 感性語が与えるイメージを反映したロゴマークが生成可能である
  \item 既存研究には劣るものの多様性の画像を生成できている
  \item 画像・感性語データセットの学習方法の改良

\end{itemize}

\end{block}





\end{scriptsize}
\end{frame}
%%%%%%%%%%%% シート(4枚目) %%%%%%%%%%%%





\end{document}

