講演抄録/キーワード |
講演名 |
2020-12-17 10:30
クラス教師のみを用いた物体の前景・姿勢・クラスの同時学習 ○米田駿介(鳥取大)・入江 豪(NTT)・西山正志・岩井儀雄(鳥取大) PRMU2020-40 |
抄録 |
(和) |
本稿では,教師信号の付与コスト削減のために,クラス教師のみを用いることで,画像から物体の前景,姿勢,クラスを同時に推定するネットワークを学習する手法を提案する.
物体の前景,姿勢,クラスを推定する一般的な手法として,個別にネットワークを学習する手法を用意し,それらの手法を順に適用することが考えられる.
しかし各ネットワークを学習するには教師信号が必要であり,特に前景推定のための前景マスク,および姿勢推定のための姿勢パラメータは,付与コストが大きいという問題点がある.
そこで本稿では,物体の前景,姿勢,クラスの間に一貫性が成り立つことを利用し,前景マスクと姿勢パラメータを教師信号として陽に与えることなくネットワークを学習することを狙う.
提案手法の性能を確認するために実験を行った結果,提案手法が物体の前景,姿勢,クラスを精度良く推定できることを確認した. |
(英) |
(Not available yet) |
キーワード |
(和) |
前景推定 / 姿勢推定 / 物体認識 / 教師信号 / 付与コスト削減 / / / |
(英) |
Foreground estimation / Pose estimation / Object recognition / Class label / Supervision cost reduction / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 120, no. 300, PRMU2020-40, pp. 12-17, 2020年12月. |
資料番号 |
PRMU2020-40 |
発行日 |
2020-12-10 (PRMU) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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