年代の異なる漫画画像に対する物体検出の教師無しドメイン適応

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2023-11-09
• タイトル: 年代の異なる漫画画像に対する物体検出の教師無しドメイン適応
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Unsupervised Domain Adaptation for Object Detection on Manga Images from Different Periods
• 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
• 著者所属: 東京大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): The University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): The University of Tokyo
• 著者名: 谷口, 宝; 古田, 諒佑
• 著者名(英): Takara, Taniguchi; Ryosuke, Furuta
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 漫画における物体検出は様々な応用を持つ重要なタスクである．しかし，漫画には年代ごとの絵柄や書き方の違いなどが存在するため，過去の漫画で学習した物体検出器が新しい漫画で上手く動作するとは限らない．また，著作権などの問題から，必ずしも新しい漫画の正解ラベルのアノテーションが得られない可能性が存在する．そのため，本研究では古い年代の正解ラベル付き漫画画像から新しい年代のラベル無し漫画画像へのドメイン適応を行い，新しい漫画における検出精度の向上を確認した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Object detection in Japanese Manga is an important task because it has a variety of applications. However, due to the differences in the patterns and drawing styles of different periods of Manga, object detectors trained on past cartoons do not always work well on new Manga. In addition, due to copyright and other issues, it is not always possible to obtain annotations of correct labels for new Manga. Therefore, in this study, we performed domain adaptation from older Manga images with the ground truth to newer unlabeled Manga images and confirmed the improvement of detection accuracy in new Manga.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10100541
• 書誌情報: 研究報告コンピュータグラフィックスとビジュアル情報学（CG）; 巻 2023-CG-192, 号 21, p. 1-4, 発行日 2023-11-09
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8949
• 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