Item type |
SIG Technical Reports(1) |
公開日 |
2022-05-05 |
タイトル |
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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 |
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言語 |
en |
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タイトル |
Action Recognition by Generating Sharp Attention Maps with Instance Segmentation |
言語 |
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言語 |
jpn |
キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
卒論スポットライトセッション |
資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
著者所属 |
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名古屋工業大学 |
著者所属 |
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中部大学 |
著者所属 |
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中部大学 |
著者所属 |
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名古屋工業大学 |
著者名 |
仁田, 智也
平川, 翼
藤吉, 弘亘
玉木, 徹
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論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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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 |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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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
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ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8701 |
Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |