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J-GLOBAL ID：202202220598721336   整理番号：22A1116768

静止画像動作認識のためのトップダウンおよびボトムアップ注意多重インスタンス学習【JST・京大機械翻訳】

Top-down and bottom-up attentional multiple instance learning for still image action recognition

著者 (2件)： Bas Cagdas (Hacettepe University, Department of Computer Engineering, Beytepe, Cankaya, 06800, Ankara, Turkey) ,  Ikizler-Cinbis Nazli (Hacettepe University, Department of Computer Engineering, Beytepe, Cankaya, 06800, Ankara, Turkey)
資料名： Signal Processing: Image Communication  (Signal Processing: Image Communication)
巻： 104  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0844A  ISSN： 0923-5965  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 静止画像行動認識のためのエンドツーエンド,トップダウンおよびボトムアップの注意深い多重インスタンス学習アプローチを提案した。提案アプローチは,属性やオブジェクトラベルや明示的に訓練されたオブジェクト検出器のいずれにも依存しない。代わりに,提案アプローチは,画像領域を同時に提案し,トップダウン注意機構を持つ行動関連領域を選択し,ボトムアップ注意層を持つ各画像領域を選択し,無関係ピクセルをマスクし,微細粒ピクセルレベル行動関連マップを生成した。次に,選択した領域を単一画像レベル特徴記述子に組み込み,行動ラベルを割り当てる。著者らは,4つのベンチマーク静止画像行動データセット:Stanford40(Yao et al.,2011),Pascal VOC 2012(Everingham et al.,2012)MPII(Andriuka et al.,2014)およびVCOCO(GuptaおよびMalik,2015)に関するアプローチを評価した。その結果,全体認識性能を増加させる一方で,このフレームワークは行動関連画像領域を成功裏に選択し,画素グレード行動マスクを生成することを示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. 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 ,  *画像 ,  画素 ,  *多重化 ,  エンドツーエンド方式 ,  *静止画像 ,  ベンチマーク ,  *注意
準シソーラス用語： 物体検出 ,  *動作認識 ,  行動認識 ,  *ボトムアップ ,  特徴記述子 ,  トップダウン注意 ,  イメージエリア , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 静止画像行動認識 ,  多重インスタンス学習 ,  注意

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (8件)： 静止画像 ,  動作認識 ,  トップダウン ,  ボトムアップ ,  注意 ,  多重 ,  インスタンス ,  学習