お知らせ ◆映像情報メディア学会における研究会の開催について (新型コロナウイルス関連)2021年7月21日更新
映像情報メディア学会 研究会発表申込システム
講演論文 詳細
技報閲覧サービス
技報オンライン
 トップに戻る 前のページに戻る   [Japanese] / [English] 

講演抄録/キーワード
講演名 2022-02-22 13:15
Noise-Resistant Learning for Object Detection
Jiafeng MaoQing YuYoko YamakataKiyoharu AizawaUTokyo
抄録 (和) (まだ登録されていません) 
(英) Supervised training of object detectors requires well-annotated large-scale datasets, whose production is extremely expensive. Therefore, some efforts have been made to obtain annotations in economical ways such as cloud sourcing. However, datasets obtained by these methods tend to contain noisy annotations such as inaccurate bounding boxes and incorrect class labels. Our research thus focuses on training object detectors on datasets with entangled classification noise and localization annotation noise. In this study, we propose a framework to distinguish and correct the noisy annotations and subsequently train the detector using the corrected annotations. We verified the effectiveness of our proposed method and compared it with state-of-the-art methods on noisy datasets with different noise levels. The experimental results show that our proposed method significantly outperforms state-of-the-art methods.
キーワード (和) / / / / / / /  
(英) noise-resistant / robust learning / object detection / annotation refinement / / / /  
文献情報 映情学技報
資料番号  
発行日  
ISSN Print edition: ISSN 1342-6893  Online edition: ISSN 2424-1970
PDFダウンロード

研究会情報
研究会 AIT ME MMS IEICE-IE IEICE-ITS  
開催期間 2022-02-21 - 2022-02-22 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) online 
テーマ(和) 画像処理、一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IEICE-IE 
会議コード 2022-02-IE-ITS-AIT-ME-MMS 
本文の言語 英語 
タイトル(和)  
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Noise-Resistant Learning for Object Detection 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) / noise-resistant  
キーワード(2)(和/英) / robust learning  
キーワード(3)(和/英) / object detection  
キーワード(4)(和/英) / annotation refinement  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 毛 家豊 / Jiafeng Mao / モウ カホウ
第1著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
The University of Tokyo (略称: UTokyo)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 郁 青 / Qing Yu / イク セイ
第2著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
The University of Tokyo (略称: UTokyo)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 山肩 洋子 / Yoko Yamakata / ヤマカタ ヨウコ
第3著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
The University of Tokyo (略称: UTokyo)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 相澤 清晴 / Kiyoharu Aizawa / アイザワ キヨハル
第4著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
The University of Tokyo (略称: UTokyo)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第5著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第6著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第7著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第8著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第9著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第10著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第11著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第12著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第12著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第13著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第13著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第14著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第14著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第15著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第15著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第16著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第16著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第17著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第17著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第18著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第18著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第19著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第19著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第20著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第20著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
講演者
発表日時 2022-02-22 13:15:00 
発表時間 15 
申込先研究会 IEICE-IE 
資料番号  
巻番号(vol) ITE-46 
号番号(no)  
ページ範囲  
ページ数 ITE- 
発行日  


[研究会発表申込システムのトップページに戻る]

[映像情報メディア学会ホームページ]


ITE / 映像情報メディア学会