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講演抄録/キーワード
講演名 2017-09-15 09:30
大規模一般動画からの弱教師付き行動検出のためのMultiple Instance学習
兼平篤志牛久祥孝原田達也東大PRMU2017-43 IBISML2017-15
抄録 (和) 本研究では弱教師情報を用いた一般動画からの人の行動検出を行う.従来の行動検出の手法は学習のためにフレームごとの教師情報を必要とするため,データセットの収集コストが精度向上のボトルネックとなっている.このコストを緩和するため,本研究では簡単に得られる動画単位の教師情報のみを使って学習が可能な行動検出モデルを提案する.その目的のために弱教師付き行動検出の学習を,従来研究されてきたMultiple Instance 学習の拡張として定式化した.近年の動作認識モデルで用いられる集約関数の加法性を利用し,提案手法は効率良く候補領域の評価を行うことが可能である.大規模一般行動認識データセットであるActivityNet データセットを用いて実験を行い提案手法の有効性を示した. 
(英)
キーワード (和) 動作認識 / 行動検出 / 弱教師付き学習 / Multiple Instance 学習 / / / /  
(英) / / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 117, no. 211, IBISML2017-15, pp. 35-42, 2017年9月.
資料番号 IBISML2017-15 
発行日 2017-09-08 (PRMU, IBISML) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685    Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード PRMU2017-43 IBISML2017-15

研究会情報
研究会 PRMU IBISML IPSJ-CVIM  
開催期間 2017-09-15 - 2017-09-16 
開催地(和) 東京大学 本郷キャンパス 
開催地(英)  
テーマ(和) パターン認識・機械学習基盤技術および深層学習によるメディア生成・変換・認識 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IBISML 
会議コード 2017-09-PRMU-IBISML-CVIM 
本文の言語 日本語(英語タイトルなし) 
タイトル(和) 大規模一般動画からの弱教師付き行動検出のためのMultiple Instance学習 
サブタイトル(和)  
タイトル(英)  
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 動作認識 /  
キーワード(2)(和/英) 行動検出 /  
キーワード(3)(和/英) 弱教師付き学習 /  
キーワード(4)(和/英) Multiple Instance 学習 /  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 兼平 篤志 / / カネヒラ アツシ
第1著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
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第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 牛久 祥孝 / /
第2著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
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第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 原田 達也 / /
第3著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
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講演者 第1著者 
発表日時 2017-09-15 09:30:00 
発表時間 30分 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 PRMU2017-43, IBISML2017-15 
巻番号(vol) vol.117 
号番号(no) no.210(PRMU), no.211(IBISML) 
ページ範囲 pp.35-42 
ページ数
発行日 2017-09-08 (PRMU, IBISML) 


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