再現度の低い合成データを用いた検出器構築のための 同類化変換についての検討 ~麻雀牌検出を例題として~
On Homologous Transformation for constructing detector based on Synthesized Unrealistic Data
鈴木涼介, 大囿忠親, 新谷虎松

アブストラクト

機械学習による物体検出器の構築には大規模データセットが求められる.物体検出の応用は多岐に わたり,各分野において物体検出器を構築することは,データセット構築の観点において非常に困難であ る.一般的に大規模データセットの構築はコストが高く,データが希少であるほどそのコストは高まる. 解決手法の 1 つに,CG を用いた合成データ生成がある.しかし,CG で現実に酷似したデータを再現す ることは困難である.そこで本研究では,合成データと検出対象データの双方に同類化変換を適用するこ とで,CG から効果的に検出器を構築することを目的とする.物体検出の応用領域として,麻雀牌検出に 取り組む.本稿では変換した合成データを利用した麻雀牌検出器構築手法について述べる.
Constructing an object detector by machine learning needs a large-scale data set. Object de- tection has many applications, and it is very difficult to construct an object detector in each field. The construction of large datasets is more expensive as data is rarer. One of the solutions is to generate synthetic data using CG. However, it is difficult to synthesize data similar to real data. Therefore, the purpose of this research is to construct a detector effectively from CG by applying the homologous transformation to both the synthesized data and the detection target real data. We engage in constructing a mahjong tile detectors as an application area of object Detection. This paper describes a method for constructing a mahjong tile detector using the converted composite data.