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アイテム
Deformable Part Modelのためのロジスティック構造学習
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/147164
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/147164ccd2914b-4fa9-4629-bc33-eeec11982f4f
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2016 by the Information Processing Society of Japan
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オープンアクセス |
Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||||
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公開日 | 2016-01-14 | |||||||||||
タイトル | ||||||||||||
タイトル | Deformable Part Modelのためのロジスティック構造学習 | |||||||||||
言語 | ||||||||||||
言語 | jpn | |||||||||||
資源タイプ | ||||||||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||||||
資源タイプ | technical report | |||||||||||
著者所属 | ||||||||||||
群馬大学理工学部 | ||||||||||||
著者所属 | ||||||||||||
群馬大学理工学部 | ||||||||||||
著者所属 | ||||||||||||
群馬大学理工学部 | ||||||||||||
著者所属(英) | ||||||||||||
en | ||||||||||||
School of Science and Technology, Gunma University | ||||||||||||
著者所属(英) | ||||||||||||
en | ||||||||||||
School of Science and Technology, Gunma University | ||||||||||||
著者所属(英) | ||||||||||||
en | ||||||||||||
School of Science and Technology, Gunma University | ||||||||||||
著者名 |
宇敷, 卓哉
× 宇敷, 卓哉
× 高岸, 謙斗
× 加藤, 毅
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論文抄録 | ||||||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||||||
内容記述 | 今日では,Deformable Part Model (DPM) は,顔パーツ検出や,姿勢推定などで,広く使われている.DPM を構造学習と呼ばれる学習法により高精度化するとの研究がある.学習のための最適化に勾配法を用いるとすると,各反復における勾配の計算が必要となるが,DPM では,パーツ間を木構造で繋ぐとことにより,動的計画法で効率的に勾配を計算できるようになっていた.しかし,その学習において最小化される損失関数がスムースではなかったために,適用できる確率的勾配法が限定され,それゆえに十分に最適解に到達できないことが多かった.本研究では,高速な確率的勾配法に適用できるよう,新たにスムースな損失関数を考案した.その損失関数は,従来の損失関数と同様,動的計画法で効率的に勾配を計算できるように設計した.これによって,高速かつ高精度な最適化手法が適用可能になり,結果として検出精度の向上が得られた. | |||||||||||
書誌レコードID | ||||||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||
収録物識別子 | AA11131797 | |||||||||||
書誌情報 |
研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM) 巻 2016-CVIM-200, 号 24, p. 1-8, 発行日 2016-01-14 |
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ISSN | ||||||||||||
収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||||
収録物識別子 | 2188-8701 | |||||||||||
Notice | ||||||||||||
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||||||
出版者 | ||||||||||||
言語 | ja | |||||||||||
出版者 | 情報処理学会 |