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Semantic Texton ForestsRandom Forests画素参照特徴クラス分布画像作成 識別器 入力画像出力画像 クラス分布画像作成学習画像クラス分布画像 クラス分布画像 Label PowersetRandom Label Selection
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Copyright Year | 2012 |
| Abstract | あらまし セマンティックセグメンテーションは,高精度化を主眼に置き研究が進められてきた.一方,実用化を考 えると対象の多様化への対応が必要不可欠である.我々は,対象の多様化を達成するために,マルチラベルを考慮 したセマンティックセグメンテーション法を提案する.提案手法は,Random Label Selectionという新しい手法を Random Forestsに用い,Semantic Texton Forestsによるセマンティックセグメンテーション手法をマルチラベルに 拡張する.この手法を用いることにより,マルチラベルを捉えるための有効な特徴表現を行うことが可能となる.提 案手法の有効性を示すために,提案手法の評価実験を行った.精度評価実験において,マルチラベルカテゴリを含ん だ9カテゴリにおいて,再現率約 0.7を確認し,従来法との比較実験において,マルチラベルカテゴリだけでなく,シ ングルラベルカテゴリにおいても性能向上を示すことができた. キーワード Random Label Selection, Semantic Texton Forests, セマンティックセグメンテーション,マルチラベル |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Alternate Webpage(s) | http://mprg.jp/data/MPRG/F_group/F122_fukuta2012.pdf |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |