ミヤモト リュウスケ
MIYAMOTO Ryusuke
宮本 龍介 所属 明治大学 理工学部 職種 専任准教授 |
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言語種別 | 日本語 |
発行・発表の年月 | 2019/01 |
形態種別 | 学術雑誌 |
査読 | 査読あり |
標題 | スポーツ選手検出を題材とした物体検出手法の比較 |
執筆形態 | 共著(筆頭者) |
掲載誌名 | 画像電子学会誌 |
掲載区分 | 国内 |
出版社・発行元 | 画像電子学会 |
巻・号・頁 | 48(1),144-152頁 |
著者・共著者 | 宮本 龍介, 中村 勇太, 石田 大貴, 中村 鷹有, 大木 琢郎 |
概要 | 物体検出は,画像認識分野において困難な課題の 1 つであったが,近年の機械学習技術の向上により,
劇的に精度が改善されつつある.高い検出精度を達成している手法には,決定木を弱識別器としブースティングに よって強識別器を構築する手法と,深層学習に基づくものがある.深層学習に基づく代表的な手法には,様々な研究 に利用され始めている R-CNN 及びその派生や,スライディングウィンドウを利用せずに速度と精度の両立を目指 した YOLO やその改良版がある.本稿では,実用上重要な課題であるスポーツ選手検出を対象として,これらの手 法にどのような差があるのかを,空撮画像を想定した CG データセット及び VS-PETS2003 データセットに対して 行った検出結果に基づき議論を行う. |