大規模画像データセットを用いたマルチクラス物体検出器の同時学習 : 物体毎に特化した負例クラスの導入(一般セッション,コンピュータビジョンとパターン認識のための機械学習及び企業ニーズセッション)
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概要
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大規模データを用いて,マルチクラスの物体検出器を同時に最適化する効率的な手法を提案する.従来の物体検出器の学習は,各検出対象物体をpositiveサンプル,それ以外の物体をnegativeサンプルとして識別境界を決定する"one-vs-alr'のアプローチをとるものが主流であった.しかしながら,この方法では各クラスを独立に学習するため,異なるクラス間のスコアのバランスを調整できない.提案手法は,マルチクラスの識別手法を応用してマルチクラスの物体検出器を同時に学習することで,クラス間のバランスを最適化する.このとき,学習対象物体クラス間の差違だけでなく,その他の大量の背景画像と各クラスとの差違を考慮することで,未知物体の誤検出を抑える.実験では,大規模一般物体認識コンペティションILSVRC 2011で用いられた大量データセットのサブセットによる評価を行い,提案手法の有効性を示した.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2012-08-26
著者
-
原田 達也
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
金崎 朝子
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
牛久 祥孝
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
山下 裕也
愛媛大学大学院理工学研究科
-
原田 達也
東京大学大学院情報理工学系研究科知能機械情報学専攻
-
山下 裕也
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
稲葉 翔
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
村岡 宏是
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
國吉 康夫
東京大学大学院工学系
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