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J-GLOBAL ID：202102230738103461   整理番号：21A0152213

生成ラベルデータを用いたビデオ分類の性能改善【JST・京大機械翻訳】

Performance Improvement of Video Classification using Generated Labeled Data

著者 (3件)： Lee Alex (ETRI,Media Research Div.,Daejeon,Rep. of Korea) ,  Son Jeong-Woo (ETRI,Media Research Div.,Daejeon,Rep. of Korea) ,  Kim Sunjoong (ETRI,Media Research Div.,Daejeon,Rep. of Korea)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICTC  ページ： 1417-1419  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： 深層学習技術の開発として,深層学習を用いたアプリケーションが普及している。様々なアプリケーションの中で,画像とビデオ関連アプリケーションは,実用的な深層学習アプリケーションの最も一般的な例である。それらの応用における性能は,深い学習技術を採用することによって,強化された。性能を達成するためには,目標タスクに大量のデータ指向を確保することが重要である。本論文では,データセットが簡単に収集され,安全になるので,生成されたデータの効果を調べる実験を設計した。最新の生成モデル,MCnetを用いて,Sexuly HarmulfコンテンツデータセットとUCF-101を拡大した。拡張データによるC3D訓練により,分類性能を測定した。生成されたラベル付きデータは,有害なコンテンツ検出で7%の性能を増加させた。Copyright 2021 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： 学習 ,  *録画装置 ,  応用プログラム ,  コンテンツ
準シソーラス用語： 生成モデル ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 音声処理  (JE05000E) ,  NMR一般  (BM07041R) ,  符号理論  (ND02030R) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y)

タイトルに関連する用語 (4件)： ラベル ,  ビデオ ,  分類 ,  性能改善