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表現スタイルの異なる画像に対して自動適応する物体検出技術 Cross-Style Weakly-Supervised Object Detection 1. 研究の目的物体検出はある画像の中に存在する物体のカテゴリ ( クラス ) と位置を検出するものである 物体検出は非常に基礎的な問題であり 近年

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図 7 に、実際の検出結果を示す。提案手法は、様々 なスタイルの画像について有効であることが示唆さ れる。  (3) 物体クラスに注目した性能解析  表 2 に、単体の物体検出器、複数の検出器のアンサ ンブル、提案手法のそれぞれを用いた UTClipart-test における検出結果を示す。表中の’Proposed’  は、疑似 BB 生 成 の 際 に 用 い る 検 出 器 と し て は 、 SSD と YOLOv2 を用いたものである。提案手法は、chair 以 外の全てのクラスにおいて最高精度を達

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