抄録
H-009
段階的学習による物体検知向け半自動アノテーション
井下哲夫・石井遊哉・中野 学・高橋勝彦(NEC)
深層学習において認識精度を向上させるためには、学習データと呼ばれる入力パターンと正解ラベルの組を、大量に準備しておくことが必要になる。しかしながら、学習データを大量に準備するためには、収集したデータに対して正解ラベルを付与するアノテーション作業に膨大な工数が発生する。本論文では、収集したデータの一部にのみ付与した正解ラベルを学習し、残りのデータを推論させる。この工程を段階的に進めていくことで、大量の学習データに対するアノテーション作業工数を減らす手法を提案する。実映像を用いた実験により、提案手法によって作業工数が1/3に低減することを確認した。