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口頭発表
Random Label Selectionによるマルチラベルに対応したセマンティックセグメンテーション
- Author
- 福田考晃, 藤吉弘亘
- Publication
- 画像の認識・理解シンポジウム, 2012
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セマンティックセグメンテーションは，高精度化を主眼に置き研究が進められてきた． 一方，実用化を考えると対象の多様化への対応が必要不可欠である． 我々は，対象の多様化を達成するために，マルチラベルを考慮したセマンティックセグメンテーション法を提案する． 提案手法は，Random Label Selection という新しい手法をRandom Forests に用い，Semantic Texton Forests によるセマンティックセグメンテーション手法をマルチラベルに拡張する． この手法を用いることにより，マルチラベルを捉えるための有効な特徴表現を行うことが可能となる． 提案手法の有効性を示すために，提案手法の評価実験を行った． 精度評価実験において，マルチラベルカテゴリを含んだ９カテゴリにおいて，再現率約 0.7 を確認し，従来法との比較実験において，マルチラベルカテゴリだけでなく，シングルラベルカテゴリにおいても性能向上を示すことができた．