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  1. 研究報告
  2. ユビキタスコンピューティングシステム(UBI)
  3. 2024
  4. 2024-UBI-081

自動運転シミュレータCarlaを用いた複数物体追跡による連合学習のための教師データ改善

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/232638
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/232638
e04c1390-0fb0-4ef9-84ea-af2f18e72eb3
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-UBI24081034.pdf IPSJ-UBI24081034.pdf (1.0 MB)
Copyright (c) 2024 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.
UBI:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2024-02-22
タイトル
タイトル 自動運転シミュレータCarlaを用いた複数物体追跡による連合学習のための教師データ改善
タイトル
言語 en
タイトル Improving Training Data of Object Detection with Multiple Object Tracking for Federated Learning
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 画像センシング・位置推定
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
電気通信大学情報理工学域セキュリティ情報学プログラム
著者所属
電気通信大学情報理工学域セキュリティ情報学プログラム
著者所属
電気通信大学情報理工学域セキュリティ情報学プログラム
著者所属
電気通信大学情報理工学域セキュリティ情報学プログラム
著者所属(英)
en
The University of Electro-Communications
著者所属(英)
en
The University of Electro-Communications
著者所属(英)
en
The University of Electro-Communications
著者所属(英)
en
The University of Electro-Communications
著者名 池田, 悠太

× 池田, 悠太

池田, 悠太

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中濱, 雄喜

× 中濱, 雄喜

中濱, 雄喜

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大坐畠, 智

× 大坐畠, 智

大坐畠, 智

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山本, 嶺

× 山本, 嶺

山本, 嶺

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著者名(英) Yuta, Ikeda

× Yuta, Ikeda

en Yuta, Ikeda

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YuuKi, Nakahama

× YuuKi, Nakahama

en YuuKi, Nakahama

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Satoshi, Ohzahata

× Satoshi, Ohzahata

en Satoshi, Ohzahata

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Ryo, Yamamoto

× Ryo, Yamamoto

en Ryo, Yamamoto

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 自動運転においてユーザプライバシ保護のために連合学習が用いられる際に,クライアントがサーバを経由せずに正確な正解ラベルが入手できないという課題がある.そこで本研究では機械学習による物体特定とオブジェクトトラッキングを組み合わせることにより,精度の高い正解ラベルを生成する手法の実装及び評価を行った.自動運転シミュレータを用いて生成した画像に対し実験を行った結果,連合学習の精度が向上したため,オブジェクトトラッキングによるラベル付けの精度の改善が有効であることが確認できた.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 When Federated learning is used in an automated driving environment to protect user privacy, the client in the training process cannot obtain correct label information from a server. In this study, we implemented and evaluated a method for obtaining correct labels by combining object detection and object tracking using machine learning. The results show that object tracking improves the accuracy of the federated learning model, and an object tracking is effective in improving the accuracy of labeling.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA11838947
書誌情報 研究報告ユビキタスコンピューティングシステム(UBI)

巻 2024-UBI-81, 号 34, p. 1-6, 発行日 2024-02-22
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8698
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 10:22:57.812389
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