抽象化された学習データを利用した麻雀牌検出器構築手法について
On a Method for Constructing a Mahjong Tile Detector from Abstract Training Data
白松俊, 大囿忠親, 新谷虎松

アブストラクト

物体検出器の構築において,多様な状況を網羅したデータセットの構築が課題である.多様な状況を網羅 したデータセットの構築手法としてシミュレーションに基づくデータ生成が挙げられる.しかし,現実的なシミュ レータの構築が問題となる.本研究では,抽象化された学習データを利用しつつ,現実における物体検出を可能に する手法を検討する.ここでは,抽象化された学習データを用いた物体検出器を構築する.次に,現実の画像を抽 象化する抽象化器を構築する.抽象化器と物体検出器をカスケードすることで,現実における物体検出を行う.本 稿では,麻雀牌検出をタスクとした本手法の試行について述べる.
Constructing a detector needs constructing dataset which consists various scenes. We generate synthesize images based on simulatons and train a detector using sythesize images. However, building a realistic simulator is a very difficult task. In this study, we examine a method that enables object detection in the real world using abstracted learning data. In this paper, we construct an object detector using abstracted learning data. Next, we construct an abstractor that abstracts real images. We cascade the object detector and the abstractor. Especially, we describe mahjong tiles detection task.