[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング20 (1002ﾚｽ)
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760(3): (ｱｳｱｳｲｰ Sa9b-9ozk) 2018/10/15(月)17:10 ID:XOcEM3KAa(1/2) AAS
CNNの分類による検出器の作り方ですが、
例えばドラレコの映像から人を検出したいとして、
例えば映像を適当な矩形でラスターして人か否かの2出力CNNにかける場合、
学習時にネガティブとして与える映像はどうすればよいですか？
人以外のあらゆる一般物体を集めてきてネガティブにすれば効果が高いのでしょうか？
761(1): (JP 0Hab-4Hut) 2018/10/15(月)17:26 ID:pLFxHPPwH(1) AAS
>>760
それだと分類じゃなくて
YoloとかSSDとか検出器使ったほうがよくない？
800: (ﾜｯﾁｮｲ 53c3-+WKx) 2018/10/19(金)01:51 ID:heGbLBdq0(2/5) AAS
>>795
元々の目的が人か否かを検出したいんだよね？
yoloを使えば良いと思うけど，それを使いたくないなら
>>760 の通りの方法でも汎化性能は悪くなるはずだけど行けなくもない(実運用はやめてね）
人のように見えるオブジェクトを誤検出するだろうし，人のポスターを人と判断するだろうし
多クラス分類にして，より確率の高い分類器ｘを選ぶじゃ駄目なの？2値分類は汎化性能という意味では極端に弱いから自動運転に関しては辞めた方が良いと思うよ
801: (ﾜｯﾁｮｲ 53c3-+WKx) 2018/10/19(金)01:55 ID:heGbLBdq0(3/5) AAS
>>760
言い忘れたけど，人以外の物体が何を指すのかよく分からないけど
人が写って無い道路の画像で学習させるのが一般的だと思うよ．
それ以外の画像だと潜在空間における人とotherの距離が不明になるし辞めた方がいいよ
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