Multiple Instance LVQによる物体検出(この論文は研究会登録者以外の方は購入できません)
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概要
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粗い教示データを用いた物体検出向けの学習方式 Multiple Instance LVQ を提案する.Multiple Instance learning(MIL) の枠組みを用いると,位置ズレ等を含むデータからの学習が可能なため物体データを正確に教示する膨大な労力を削減できるが,学習処理に時間がかかることが問題であった.そこで,本稿では高速に学習できる LVQ タイプの MIL 方式を提案する.実験の結果,粗い教示データの追加学習によって物体/非物体識別精度と検出精度を改善できる事,及び実用的な時間で学習できる事を確認した.
- 2011-08-29
著者
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