WEKO3
アイテム
畳み込みニューラルネットワークの特徴マップ選択によるトラッキング
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/180957
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/180957d27d0d5b-73b0-468e-a5fb-3583e8179ce2
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-Z79-1P-08.pdf (271.1 kB)
|
Copyright (c) 2017 by the Information Processing Society of Japan
|
| Item type | National Convention(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2017-03-16 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 畳み込みニューラルネットワークの特徴マップ選択によるトラッキング | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 名大 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 名大 | ||||||||||
| 著者名 |
山田, 真生
× 山田, 真生
× 渡辺, 崇
|
|||||||||
| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 畳み込みニューラルネットワーク (CNN) は一般物体認識において高い認識精度を達成しており，こうした CNN の中間層から得られる特徴量はコンピュータビジョンにおける様々な問題に応用できることが知られている．本研究では，一般物体認識のデータセットで学習済みの CNN を利用したトラッキングの手法を検討する．既存のトラッキング手法はオフライン学習やオンライン学習を行うために多くの計算量を必要としていたが，提案するモデルは学習が不要であり，追跡時にはトラッキングに有効な特徴マップをその活性に基づいて選択することで高速なトラッキング手法を実現した． | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||
| 書誌情報 |
第79回全国大会講演論文集 巻 2017, 号 1, p. 385-386, 発行日 2017-03-16 |
|||||||||
| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
