DBF:複数オブジェクト検出器を結合するための動的信念融合【JST・京大機械翻訳】

Lee Hyungtae; Kwon Heesung

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202209913397810 整理番号：22P0327312

DBF:複数オブジェクト検出器を結合するための動的信念融合【JST・京大機械翻訳】

DBF: Dynamic Belief Fusion for Combining Multiple Object Detectors

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発行年： 2022年04月06日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月06日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

本論文では,複数の物体検出法から個々の検出の推論スコアを直接統合する動的信念融合(DBF)と呼ばれる,新しい高度に実用的なスコアレベル融合手法を提案した。多重検出器の個々の出力を効果的に統合するために,各検出スコアにおける多義性のレベルを,対応する検出器の精度-再現関係に構築した信頼モデルを用いて推定した。各検出器出力に対して,DBFは,個々の検出器の事前信頼モデルに条件付けされた検出スコアの信頼レベルに基づいて,3つの仮説(ターゲット,非ターゲット,中間状態(ターゲットまたは非ターゲット))の確率を計算し,基本確率割当と呼ばれる。すべての検出器の3つの仮説上の確率分布を,Dempsterの組合せ規則によって最適に融合した。ARL,PASCAL VOC 07,および12のデータセットに関する実験は,DBFの検出精度が,融合に使用される個々の検出器と同様に,ベースライン融合アプローチのどれかより有意に高いことを示した。【JST・京大機械翻訳】

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