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J-GLOBAL ID：202002275755429612   整理番号：20A1187620

知的画像収集:最適データセットの構築【JST・京大機械翻訳】

Intelligent Image Collection: Building the Optimal Dataset

著者 (2件)： Gwilliam Matthew (Brigham Young University) ,  Farrell Ryan (Brigham Young University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： WACV  ページ： 785-794  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 細粒視覚分類(FGVC)のような重要な認識タスクは,コンピュータビジョン研究者間での注目の増加から利益を得ている。新しいアプローチの開発と評価はベンチマークデータセットに大きく依存する。このようなデータセットは,一般に利用可能な画像を持つカテゴリ,不十分なデータを持つカテゴリーを省略することにより,一般的に構築されている。本論文では,ステップバックを取り上げ,データセット構築を行い,それにより駆動される知的画像収集に焦点を合わせた。(i)すべての望ましいカテゴリの包含,(ii)それらのカテゴリに関する認識性能。小さい,認可された初期のデータセットに基づいて,提案したシステムは,著者らが全体的な分類精度を最適化する意図で,追加の画像を集めることを優先するべきであることを推奨した。著者らは,この方法を用いて構築されたモックデータ集合が,そのような案内フレームワークなしで構築されたデータセットよりも優れていることを示付加的な実験により,それらの環境と目標に基づいて,データセットを構築すべきである。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  視覚 ,  コンピュータビジョン ,  *ベンチマーク
準シソーラス用語： 分類精度 ,  *画像収集 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 画像収集 ,  データセット ,  構築