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  1. 研究報告
  2. コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)
  3. 2022
  4. 2022-CVIM-229

UMAとMCDの組み合わせによる一人称視点動画におけるハンドセグメンテーション

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/216972
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/216972
e53f73ba-2d71-4046-bc26-c580bb418290
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-CVIM22229041.pdf IPSJ-CVIM22229041.pdf (3.2 MB)
Copyright (c) 2022 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.
CVIM:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2022-03-03
タイトル
タイトル UMAとMCDの組み合わせによる一人称視点動画におけるハンドセグメンテーション
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 セッション6-A
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
大阪府立大学工学域
著者所属
大阪府立大学大学院工学研究科
著者所属
大阪府立大学大学院工学研究科
著者名 鈴木, 健一

× 鈴木, 健一

鈴木, 健一

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井上, 勝文

× 井上, 勝文

井上, 勝文

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吉岡, 理文

× 吉岡, 理文

吉岡, 理文

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 一人称視点動画におけるドメインシフトは,学習データと異なる環境下の撮影時に,画像全体の外観の変化から生じやすく,ハンドセグメンテーションモデルの性能低下を招く.この問題に対して,既存手法である UMA は教師なしドメイン適応によって手領域特徴を自己学習することで精度を確保している.しかし,自己学習時に,ピクセルに対して誤った疑似ラベルが付与された場合の補正機能がなく,精度改善の余地がある.そこで本研究では,誤った疑似ラベル付与を防ぐために,敵対的学習によってドメイン適応する MCD を UMA に導入し,ハンドセグメンテーション性能の向上を図る.具体的には,手の疑似ラベルマスクのもととなる確率マップに関して,分類器によるドメイン予測の不一致に着目する.この不一致を用いた教師なしドメイン適応を行い,ターゲットデータの各ピクセルが手領域に含まれるかどうかを精度良く分類することで,誤った疑似ラベルの原因となる確率マップの生成を抑制する.公共データセットを用いた実験で,提案手法は UMA より,平均で約 3.8% の精度向上を達成した.
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 2022-CVIM-229, 号 41, p. 1-6, 発行日 2022-03-03
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
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Ver.1 2025-01-19 15:40:13.662093
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