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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-230

インスタンスセグメンテーションを用いたシャープなアテンションマップ生成による動作認識

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/217817
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/217817
97c1f7f0-599a-42f3-8add-d78450b772e7
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-CVIM22230004.pdf IPSJ-CVIM22230004.pdf (2.6 MB)
Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2022-05-05
タイトル
タイトル インスタンスセグメンテーションを用いたシャープなアテンションマップ生成による動作認識
タイトル
言語 en
タイトル Action Recognition by Generating Sharp Attention Maps with Instance Segmentation
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
名古屋工業大学
著者所属
中部大学
著者所属
中部大学
著者所属
名古屋工業大学
著者名 仁田, 智也

× 仁田, 智也

仁田, 智也

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平川, 翼

× 平川, 翼

平川, 翼

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藤吉, 弘亘

× 藤吉, 弘亘

藤吉, 弘亘

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玉木, 徹

× 玉木, 徹

玉木, 徹

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本論文では動画認識における説明可能性の向上のために,インスタンスセグメンテーションを利用して Attention Branch Network (ABN) が生成するアテンションマップをシャープなものにする Object-ABN を提案する.従来手法とは異なり,提案手法はコストの高い人間による修正や追加アノテーションを必要としない.UCF101 を用いた実験によって,提案手法は元の ABN の性能を保ちつつシャープなアテンションマップを生成できることを示す.
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-230, 号 4, p. 1-6, 発行日 2022-05-05
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 15:22:05.104210
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