18:50 〜 19:10
[2Q6-GS-10-04] 画像内の物体間の関係推定における画像解像度の影響
キーワード：物体間の関係認識、特徴量マップの解像度、シーングラフ
画像中に存在する物体同士の関係を推定する際に，畳み込み層によって画像から得られた特徴量マップを扱うとき，推定精度に対する特徴量マップの解像度の影響を明らかにし，適切な解像度の特徴量を扱うことで関係推定精度が向上することを確認した．
物体間の関係推定とは，複数の物体が描写されている画像を対象として，それらの位置的関係や動作的関係などを推定するタスクである．物体の検出のみならずそれらの関係の認識を必要とする画像アプリケーションは多く存在するため，このタスクの重要性は大きい．
従来の研究では畳み込み層によって画像から得られた低解像な特徴量マップを活用しているが，このタスクにおいては注目すべき画像領域が小さい場合が多く，特徴量マップに十分な情報が含まれていないと予想できる．特徴量マップの解像度はプーリング層によって低下する一方で，プーリング層の数は畳み込み層の受容野を拡大するために重要であるから，本研究では受容野を大きくとりつつ解像度の高い特徴量マップを得るためにfeature pyramid networkを活用する．
物体間の関係推定とは，複数の物体が描写されている画像を対象として，それらの位置的関係や動作的関係などを推定するタスクである．物体の検出のみならずそれらの関係の認識を必要とする画像アプリケーションは多く存在するため，このタスクの重要性は大きい．
従来の研究では畳み込み層によって画像から得られた低解像な特徴量マップを活用しているが，このタスクにおいては注目すべき画像領域が小さい場合が多く，特徴量マップに十分な情報が含まれていないと予想できる．特徴量マップの解像度はプーリング層によって低下する一方で，プーリング層の数は畳み込み層の受容野を拡大するために重要であるから，本研究では受容野を大きくとりつつ解像度の高い特徴量マップを得るためにfeature pyramid networkを活用する．
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