シーングラフ生成におけるロングテール問題解決に向けたデータサンプリング手法の検討

• 資料種別: 記事
• タイトル: シーングラフ生成におけるロングテール問題解決に向けたデータサンプリング手法の検討
• 著者標目: 太田 雅輝; 鵜飼 孝典; 江上 周作; 清 雄一; 田原 康之; 大須賀 昭彦; 福田 賢一郎
• 出版年月日等: 2023-03-17
• 出版年（W3CDTF）: 2023-03-17
• タイトル（掲載誌）: 人工知能学会第二種研究会
• 巻号年月日等（掲載誌）: 2023 SWO-059
• 掲載巻: 2023
• 掲載号: SWO-059
• 掲載ページ: 09-
• 掲載年月日（W3CDTF）: 2023-03-17
• 出版事項（掲載誌）: The Japanese Society for Artificial Intelligence
• 本文の言語コード: ja
• 対象利用者: 一般
• イベントの日付、場所: セマンティックウェブとオントロジー研究会
• DOI: 10.11517/jsaisigtwo.2023.swo-059_09
• 連携機関・データベース: 国立情報学研究所 : CiNii Research; https://cir.nii.ac.jp/
• 提供元機関・データベース: Japan Link Center; https://japanlinkcenter.org/top

• 要約等: <p>シーングラフ生成 (Scene Graph Generation) は，与えられた画像内のオブジェクトを検出し，検出したオブジェクトのペアごとの視覚関係を検出する．シーングラフ生成の性質上，Visual Question Answering (VQA) など画像内の視覚的理解を必要とするタスク...