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アイテム
完全教師あり学習手法を用いた弱教師あり領域分割におけるシード領域生成方法の改良
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/183442
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/183442f4523612-ddc8-40ec-b9ff-5532cf6ad88c
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-CVIM17208023.pdf (2.2 MB)
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Copyright (c) 2017 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) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2017-09-08 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 完全教師あり学習手法を用いた弱教師あり領域分割におけるシード領域生成方法の改良 | |||||||||
| 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 | ||||||||||
| 電気通信大学総合情報学科／現在，同大学院情報理工学研究科情報学専攻所属 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 電気通信大学総合情報学科 | ||||||||||
| 著者名 |
下田, 和
× 下田, 和
× 柳井, 啓司
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 弱教師あり領域分割は精度が向上している．特に，弱教師あり領域分割結果を教師情報としてさらに学習する手法が提案され精度が大きく向上した．しかし，依然として，ノイズを含むアノテーションを用いた教師情報で学習を行うと精度が低下するという問題がある．本手法では，領域分割結果の一貫性から，領域分割の精度を推定し，領域分割の容易な画像を学習データから収集した．また，この推定結果から学習データのセレクションを行い，セレクションした学習データで再学習を行った．また，セレクションした画像を活用して data augmentation を行うとより精度が向上することを示した． | |||||||||
| 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 23, p. 1-7, 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 | |||||||||
