Fugu-MT 論文翻訳(概要): Ensembling object detectors for image and video data analysis

論文の概要: Ensembling object detectors for image and video data analysis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.04798v1
Date: Tue, 9 Feb 2021 12:38:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-02-10 15:14:22.099749
Title: Ensembling object detectors for image and video data analysis
Title（参考訳）: 画像・映像データ解析のための物体検出器の組み立て
Authors: Kateryna Chumachenko, Jenni Raitoharju, Alexandros Iosifidis, Moncef Gabbouj
Abstract要約: 本稿では,複数の物体検出器の出力をアンサンブルすることで,画像データ上の境界ボックスの検出性能と精度を向上させる手法を提案する。本研究では,2段階追跡に基づく検出精度向上手法を提案することで,映像データに拡張する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 98.26061123111647
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper, we propose a method for ensembling the outputs of multiple object detectors for improving detection performance and precision of bounding boxes on image data. We further extend it to video data by proposing a two-stage tracking-based scheme for detection refinement. The proposed method can be used as a standalone approach for improving object detection performance, or as a part of a framework for faster bounding box annotation in unseen datasets, assuming that the objects of interest are those present in some common public datasets.
Abstract（参考訳）: 本稿では,画像データのバウンディングボックスの検出性能と精度を向上させるために,複数の物体検出器の出力をセンシングする手法を提案する。さらに,2段階追跡に基づく検出精度向上手法を提案することで,映像データに拡張する。提案手法は,オブジェクト検出性能向上のためのスタンドアロンアプローチとして,あるいは未確認データセットのボックスアノテーションを高速にバウンディングするためのフレームワークの一部として,興味のあるオブジェクトがいくつかの公開データセットに存在することを前提として使用することができる。

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