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CONFERENCE (DOMESTIC) CNNによる物体の占有率推定
田中 智大, 山下 直晃
第19回画像の認識・理解シンポジウム (MIRU2016)
August 01, 2016
特定の物体が画像中に占める割合は様々な用途に利用できるため、その精度の高い推定は画像解析において有用と考えられる。CNNを用いたセグメンテーションの利用は高精度の推定値を与えるが、学習・推定ともに高い計算コストとなる。そこで本研究では特定物体のセグメンテーションは行わずクラス分類用のCNNを用いて直接占有率を推定する方法を提案する。本手法ではSoftmax関数の出力を物体の占有率と定義し、教師データとして画像全体で１となる特定物体の占有率を設定することで通常のクラス分類と同じ学習方法で占有率の回帰モデルを学習する。SBDデータセット及びPASCAL VOC 2011のデータを使った実験で、本手法の有効性を確認した。
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