データセット、Annotation関連論文読み

We don't need no bounding-boxes: Training object class detectors using only human verification

https://arxiv.org/abs/1602.08405

BBを人間が設定しないアノテーション。

提案に対して、人間がYes/NoもしくはYes/No/Part/Container/Mixed/Missedなど、

関連情報を付加した回答をさせることで領域を推定する。

Annotationが物体認識を回し、物体認識がAnnotationを回し、

鶏と卵の疑似形みたいな印象。

fine-grained visual categorization(FGVC)

http://www.nlab.ci.i.u-tokyo.ac.jp/projects/recognition.html

上記論文で知らない単語が出てきたので、調べる。

詳細画像認識。ドメインを絞る代わりに、一般的な人間の知識を

大きく超える能力を実現することを目指しているらしい。

毒キノコ判定とか？不良品検知とかもこの方向性に近い気が。

引き続き学習。

Microsoft COCO: Common Objects in Context

https://arxiv.org/pdf/1405.0312.pdf

MSのデータセットCOCO作成に関する論文。

今後、データセットを独自作成は必須案件となりそうなので、参考に。

例えば、Webベースで情報を集めると、

iconic view(象徴的な見方)になりがちである、との記載がある。

この点に関しては、私も実際に感じている。

ウェブベースの手法で独自データセットを自作した際に、

固定的な外観および障害物の無い白背景など、偏った画像が多くなることがあった。