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一言で言うと 1人称視点の活動認識フレームワークについての研究。外部情報の分析をするストリームと動作の情報を分析する2つのストリームを統合することで認識の精度を上げる。すべてのデータセットで平均して6.6%精度が上昇した。更に動きの多い認識タスクにおいては動作の認識において30％、物体の認識においては14％の精度上昇が見られた。 論文リンク http://www.cs.cmu.edu/~kkitani/pdf/MFK-CVPR2016.pdf
著者・所属機関
投稿日時 概要 新規性・差分 手法 結果 コメント
一言で言うと 1人称視点の活動認識フレームワークについての研究。外部情報の分析をするストリームと動作の情報を分析する2つのストリームを統合することで認識の精度を上げる。すべてのデータセットで平均して6.6%精度が上昇した。更に動きの多い認識タスクにおいては動作の認識において30％、物体の認識においては14％の精度上昇が見られた。 論文リンク http://www.cs.cmu.edu/~kkitani/pdf/MFK-CVPR2016.pdf
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