抄録
CH-004
疑似バウンディングボックス生成によるドメインを跨いだ物体検出
井上直人・古田諒佑・山崎俊彦・相澤清晴(東大)
最先端の物体検出モデルの学習には、インスタンスレベル(クラス名+場所)のアノテーションを伴う大規模な画像データセットを必要とするため,スケッチや油絵などの自然画像以外の新しい画像ドメインでの適用が難しい。本稿では、検出対象のドメインにおいて,画像レベル(クラス名)のアノテーションと,自然画像ドメインで学習された物体検出器の統合により,インスタンスレベルの擬似アノテーションを生成する手法を提案する.生成された仮想アノテーションを用いて検出モデルの学習を行うことで精度の良い物体検出器が実現される.我々は検出性能評価用のデータセットをclipartと呼ばれる画像ドメインで新たに構築し,提案手法の有用性を確認した.