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アイテム
大規模一般動画からの弱教師付き行動検出のためのMultiplelnstance学習
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/183424
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/183424c9daa6ee-b023-4929-a9b1-d952990ff02a
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-CVIM17208005.pdf (1.9 MB)
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Copyright (c) 2017 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.
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| CVIM:会員：¥0, DLIB:会員：¥0 | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2017-09-08 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | 大規模一般動画からの弱教師付き行動検出のためのMultiplelnstance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 | ||||||||||||
| 東京大学大学院情報理工学系研究科 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 東京大学大学院情報理工学系研究科 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 東京大学大学院情報理工学系研究科／理化学研究所革新知能統合研究センター | ||||||||||||
| 著者名 |
兼平, 篤志
× 兼平, 篤志
× 牛久, 祥孝
× 原田, 達也
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| 論文抄録 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | 本研究では弱教師情報を用いた一般動画からの人の行動検出を行う．従来の行動検出の手法は学習のためにフレームごとの教師情報を必要とするため，データセットの収集コストが精度向上のボトルネックとなっている．このコストを緩和するため，本研究では簡単に得られる動画単位の教師情報のみを使って学習が可能な行動検出モデルを提案する．その目的のために弱教師付き行動検出の学習を，従来研究されてきた Multiple Instance 学習の拡張として定式化した．近年の動作認識モデルで用いられる集約関数の加法性を利用し，提案手法は効率良く候補領域の評価することが可能である．大規模一般行動認識データセットである ActivityNet データセットを用いた実験により，提案手法の精度向上を示した． | |||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||
| 収録物識別子 | 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 2017-CVIM-208, 号 5, p. 1-8, 発行日 2017-09-08 |
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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 | |||||||||||
