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J-GLOBAL ID：202202244287102345   整理番号：22A0980000

YOLOの4つのバージョンのアンサンブルによる顔検出法【JST・京大機械翻訳】

A face detection method via ensemble of four versions of YOLOs

著者 (2件)： Khalili Sanaz (Vali-e-Asr University of Rafsanjan,Department of Computer Sciences,Rafsanjan,Iran) ,  Shakiba Ali (Vali-e-Asr University of Rafsanjan,Department of Computer Sciences,Rafsanjan,Iran)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： MVIP  ページ： 1-4  発行年： 2022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： YOLO v1とv4の結果を結合することにより,顔検出のための実時間アンサンブルモデルを実行した。DarknetフレームワークにおいてYOLOv1をv4に訓練するためのWIDER FACEベンチマークを用いた。次に,それらの結果を2つの方法,すなわちWBF(重み付きボックス融合)とNMW(Non-最大加重)によってアンサンブルした。実験分析は,それぞれ,データセット中の全容易,中,および硬画像に対するモデルのWBFアンサンブルにおいて,それぞれ7.81%,22.91%,および12.96%で,mAPが増加することを示した。これらの数はNMWアンサンブルに対して6.25%,20.83%および11.11%であった。Copyright 2022 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： *ベンチマーク

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： アンサンブル ,  顔検出