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実世界と仮想世界をつなぐごっこ遊びのための小型人形検出モデルにおける教師データ量と精度の検討
○林 菜月（お茶の水女子大），五十嵐悠紀（お茶の水女子大/東京大）
本稿では，実世界と仮想世界をつなぐごっこ遊びを対象として，実物の人形をカメラ映像から認識し，デジタル空間と連動させる手法を検討した．YOLOv8をベースに自作の学習モデルを構築し，人形の全身および顔領域を対象とした2種類の検出モデルを作成・評価した．さらに，本モデルの学習過程において，教師データ枚数の違いが検出精度に与える影響についても検討し，データ量と精度の関係を分析した．
