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Abhilash Srikantha, Juergen Gall
University of Bonn, Max Planck Institute for Intelligent Systems, Tuebingen
2016
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アフォーダンス推定のための弱教師あり学習の手法を提案．Expectation-Maximization (EM) methods に基づき，データセットの全ての画像にキーポイントのアノテーションが与えられている場合と，データセットの画像の一部にキーポイントアノテーション，それ以外にはイメージレベルのアノテーションが施されている場合について，弱教師あり学習を行なっている．なお，人間と物体のインタラクションの文脈から，アフォーダンス推定を行うことの有用性を主張していて，そのためのデータセットを作成している．そのデータセットに対しては，人間の姿勢情報も用いている．
教師あり学習の場合のmIOUの値があまりにも低くて信用できない．自分が実装した時は，UNetなんかでももっと良い結果が得られた．
Weakly- and Semi-Supervised Learning of a Deep Convolutional Network for Semantic Image Segmentation (#41 )
Feb. 14th, 2019
INFO
author
Abhilash Srikantha, Juergen Gall
affiliation
University of Bonn, Max Planck Institute for Intelligent Systems, Tuebingen
conference or year
2016
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概要
アフォーダンス推定のための弱教師あり学習の手法を提案．Expectation-Maximization (EM) methods に基づき，データセットの全ての画像にキーポイントのアノテーションが与えられている場合と，データセットの画像の一部にキーポイントアノテーション，それ以外にはイメージレベルのアノテーションが施されている場合について，弱教師あり学習を行なっている．なお，人間と物体のインタラクションの文脈から，アフォーダンス推定を行うことの有用性を主張していて，そのためのデータセットを作成している．そのデータセットに対しては，人間の姿勢情報も用いている．
comment
教師あり学習の場合のmIOUの値があまりにも低くて信用できない．自分が実装した時は，UNetなんかでももっと良い結果が得られた．
次に読むべき論文
Weakly- and Semi-Supervised Learning of a Deep Convolutional Network for Semantic Image Segmentation (#41 )
date
Feb. 14th, 2019