| 講演名 | 2020-03-16 Continuous Variables Estimation Through Classification Networks Ensembles 劉 謙遠(名大), 王 彧(立命?), 加藤 ジェーン(立命?), |
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| 抄録(和) | |
| 抄録(英) | With the development of deep learning, CNNs have shown outstanding performance on various tasks. Previous approaches find that CNNs perform better on classification tasks than regression tasks, because regression task is a highly challenging task that approximates a mapping function from input variables to a continuous output variable. In the computer vision and mul-timedia communities, researchers address continuous variables estimation by deep convolutional neural regression networks. In this paper we make estimation of the continuous attributes of images by using classification networks ensembling. To the best of our knowledge, this is the first attempt to address regression problems through classification networks ensembles and our proposed method shows great versatility in different datasets. Experiment results show that our proposed method outper-forms the regression method and single classification network. |
| キーワード(和) | |
| キーワード(英) | Regression taskClassification taskNetworks EnsemblingCNNs |
| 資料番号 | PRMU2019-87 |
| 発行日 | 2020-03-09 (PRMU) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU / IPSJ-CVIM |
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| 開催期間 | 2020/3/16(から2日開催) |
| 開催地（和） | 京都大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 安全安心、セキュリティ・防災 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 佐藤 洋一(東大) |
| 委員長氏名（英） | Yoichi Sato(Univ. of Tokyo) |
| 副委員長氏名（和） | 玉木 徹(広島大) / 木村 昭悟(NTT) |
| 副委員長氏名（英） | Toru Tamaki(Hiroshima Univ.) / Akisato Kimura(NTT) |
| 幹事氏名（和） | 入江 豪(NTT) / 牛久 祥孝(オムロンサイニックエックス) |
| 幹事氏名（英） | Go Irie(NTT) / Yoshitaka Ushiku(OMRON SINICX) |
| 幹事補佐氏名（和） | 内田 祐介(DeNA) / 山下 隆義(中部大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yusuke Uchida(DeNA) / Takayoshi Yamashita(Chubu Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Pattern Recognition and Media Understanding / Special Interest Group on Computer Vision and Image Media |
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| 本文の言語 | ENG |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Continuous Variables Estimation Through Classification Networks Ensembles |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | / Regression taskClassification taskNetworks EnsemblingCNNs |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 劉 謙遠 / Qianyuan Liu |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 名古屋大学(略称：名大) Nagoya University(略称：Nagoya Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 王 彧 / Yu Wang |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 立命?大学(略称：立命?) Ritsumeikan University(略称：Ritsumeikan Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 加藤 ジェーン / Jien Kato |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 立命?大学(略称：立命?) Ritsumeikan University(略称：Ritsumeikan Univ.) |
| 発表年月日 | 2020-03-16 |
| 資料番号 | PRMU2019-87 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | PRMU-481 |
| ページ範囲 | pp.109-114(PRMU), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-03-09 (PRMU) |