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アイテム
マルチドメイン学習による複数物体追跡
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/187480
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/187480e3992212-0889-459a-852e-301e5a73067a
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2018 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 | 2018-05-03 | |||||||||
タイトル | ||||||||||
タイトル | マルチドメイン学習による複数物体追跡 | |||||||||
言語 | ||||||||||
言語 | jpn | |||||||||
キーワード | ||||||||||
主題Scheme | Other | |||||||||
主題 | 卒論スポットライトセッション | |||||||||
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 | ||||||||||
千葉大学大学院融合理工学府 | ||||||||||
著者所属 | ||||||||||
千葉大学大学院工学研究院 | ||||||||||
著者所属(英) | ||||||||||
en | ||||||||||
Graduate School of Science and Engineering, Chiba University | ||||||||||
著者所属(英) | ||||||||||
en | ||||||||||
Graduate School of Engineering, Chiba University | ||||||||||
著者名 |
齋藤, 恭兵
× 齋藤, 恭兵
× 川本, 一彦
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論文抄録 | ||||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||||
内容記述 | 単一物体追跡のための深層学習モデル MDNet (Multi-Domain Convolutional Neural Network) を拡張し,複数物体追跡のための深層学習モデルを提案する.MDNet は,さまざまなドメインの動画での追跡タスクを同時に学習し,複数ドメインに共通する画像特徴を獲得することで汎化性能を向上させている.提案モデルでは,MDNet の共通層に加えて,複数クラスの出力層をもつドメイン固有層を導入し複数物体追跡を実現している.ドメイン固有層は,シーンに固有の画像特徴をオンライン学習で獲得するために用いられる.ドメイン共通層を用いることで,オンライン学習で更新するパラメータを少なくでき,効率的に学習できる.評価実験では,MOT Benchmark データセットに対して,MOTA と MOTP を用いて提案モデルを評価し有効性を示している. | |||||||||
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 2018-CVIM-212, 号 18, p. 1-7, 発行日 2018-05-03 |
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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 |