文献

J-GLOBAL ID：202002235497551600   整理番号：20A2472242

知識蒸留としての解釈可能な前景オブジェクト探索【JST・京大機械翻訳】

Interpretable Foreground Object Search as Knowledge Distillation

著者 (5件)： Li Boren (Alibaba Group, Hangzhou, China) ,  Zhuang Po-Yu (Alibaba Group, Hangzhou, China) ,  Gu Jian (Alibaba Group, Hangzhou, China) ,  Li Mingyang (Alibaba Group, Hangzhou, China) ,  Tan Ping (Alibaba Group, Hangzhou, China)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12373  ページ： 189-204  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,前景物体探索(FoS)のための知識蒸留法を提案した。前景位置とスケールを指定する背景と長方形を考えて,FoSは,後の画像構成のためにあるカテゴリーで互換性のある前景を検索する。同じカテゴリ内の前地は,少数のパターンにグループ分けできる。各パターン内のインスタンスは,任意のクエリ入力と互換性がある。これらの事例は交換可能な前景として参照される。最初に,交換可能な前景のラベルを含むパターンレベルFoSデータセットを構築するためのパイプラインを提示した。次に,パイプラインに続く訓練と試験のためのベンチマークデータセットを確立した。提案方法に関しては,まず,交換可能な前景の表現を学習するために前景符号器を訓練する。次に,知識蒸留フレームワークに従ってクエリー地上適合性を学習するためにクエリ符号器を訓練した。それは,互換性の表現学習を,交換可能な前景から知識に移転することを目的とする。クエリ特徴表現は,交換可能な前景と同じ潜在空間に投影され,非常に効率的で解釈可能なインスタンスレベル探索を可能にする。さらに,パターンレベル探索は,より制御可能で,合理的で多様な前景を検索できる。提案方法は,平均精度(mAP)によって評価された相対的改良における絶対差と[数式:原文を参照]における[数式:原文を参照]によって以前の最先端技術より優れている。広範な実験結果はまた,様々な側面からその有効性を示す。ベンチマークデータセットとコードは簡単に放出する。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *互換性 ,  蒸留 ,  適応性 ,  符号器 ,  有効性 ,  ベンチマーク
準シソーラス用語： クエリー ,  *前景 ,  特徴表現 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 知識蒸留 ,  前景 ,  オブジェクト ,  探索