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J-GLOBAL ID:201902276609593043   整理番号:19A0185413

VAMへのPSPNetの導入によるファッションスタイル分類の精度向上

Accuracy Improvement of Fashion Style Esimation Using Visual Attention Model with PSPNet
著者 (3件):
資料名:
巻: 118  号: 346(SIS2018 21-36)  ページ: 21-24  発行年: 2018年11月29日 
JST資料番号: S0532B  ISSN: 0913-5685  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
抄録/ポイント:
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画像認識の挑戦的な課題の1つにファッションスタイル分類があり,様々な手法が提案されている。著者らは,セマンティックセグメンテーションと人検出を組み合わせることにより,分類精度の改善が可能なことを示している。本稿では,分類に無関係な領域を削除するという著者らのアプローチをさらに進化させるために,VAMにPSPNetを導入した手法の提案を行う。WearStyleデータセットで学習した特徴抽出器を用いて構築したSVM分類器によってHipsterWarsデータセットの分類を行ったところ,85.1%の分類精度を達成した。(著者抄録)
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