文献

J-GLOBAL ID：202002254874452269   整理番号：20A2084713

検出タスクのための新しいスポーツチームLogoデータセット【JST・京大機械翻訳】

A New Sport Teams Logo Dataset for Detection Tasks

著者 (3件)： Kuznetsov Andrey (St. Petersburg Department of Steklov Institute of Mathematics, St. Petersburg, Russia) ,  Savchenko Andrey V. (St. Petersburg Department of Steklov Institute of Mathematics, St. Petersburg, Russia) ,  Savchenko Andrey V. (Laboratory of Algorithms and Technologies for Network Analysis, National Research University Higher School of Economics, Nizhny Novgorod, Russia)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12334  ページ： 87-97  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： 本研究では,2種類のスポーツ:ホッキー(NHL)とバスケットボール(NBA)の画像を含む,新しいラベル付きSportLogoデータセットを導入した。このデータセットはロゴ検出タスクに典型的ないくつかの課題を示す。プレイゲーム中の膨大な数のオクルージョンとロゴビューの変化は,直接検出アプローチ利用の曖昧さをもたらす。もう一つの問題は,季節的キット更新によるログスタイル変化である。本論文では,まず,入力画像を特別に訓練されたシーン認識畳込みニューラルネットワークにより処理する2段階アプローチを提案した。第二に,従来の物体検出器をスポーツシーンのみに適用した。実験的研究は,バックボーンと検出器畳込みニューラルネットワークの種々の組合せの結果を含む。MobileNet+YOLO v3解法は,設計したデータセット(mAP=0.74,Recall=0.87)に関して最良の品質結果を提供することを示した。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： スポーツ ,  検出器 ,  曖昧さ ,  バスケットボール ,  *オクルージョン
準シソーラス用語： LOGO ,  物体検出 ,  深層学習 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ロゴ検出 ,  スポーツロゴデータセット ,  深層学習 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  オブジェクト検出器

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

タイトルに関連する用語 (5件)： タスク ,  スポーツ ,  チーム ,  LOGO ,  データセット