一般物体認識の現状と今後(一般論文)
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概要
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「一般物体認識」とは,制約のない実世界シーンの画像に対して計算機がその中に含まれる物体を一般的な名称で認識することで,コンピュータビジョンの究極の研究課題の1つである.人間は数万種類の対象を認識可能であるといわれるが,計算機にとっては,同一クラスに属する対象のアピアランスが大きく変化するために以前はわずか1種類の対象を認識することすら困難であった.ここ数年,新しいモデル表現の提案,機械学習法の進歩,計算機の高速化などにより,急速に研究が進展しており,現在は101種類の対象に対して6割程度の精度で認識が可能となってきている.本論文では,一般物体認識研究のサーベイを手法に加えて,データセット,評価ベンチマークについて行い,さらにその今後について展望する.
- 2007-11-15
著者
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