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画像を活用して動画認識を強化する階層型生成対抗ネットワーク

(Exploiting Images for Video Recognition with Hierarchical Generative Adversarial Networks)

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田中専務

拓海先生、うちの現場で動画を活用したいと部下が騒いでいるんですが、そもそも動画解析って大量の学習データが要ると聞いて尻込みしているんです。 ラベル付き動画を全部用意するのは現実的ではない、と。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、まだ知らないだけです。今回の論文は、ラベル付きの画像はあるけれどラベル付き動画がない、または少ないときに役立つ方法を示していますよ。要点を3つで説明すると、1) 画像の知識を動画に移せる、2) 2段階の生成対抗学習で異なる特徴を橋渡しする、3) 注釈コストを下げられる、です。一緒に整理しましょう。

田中専務

要は、写真で学習したものを動画に使えるようにするという話ですか?でも画像と動画ではデータの性質が違う。そこをどう埋めるのかが腑に落ちません。

AIメンター拓海

良い質問ですよ。ここで使う言葉は

監修者

阪上雅昭(SAKAGAMI Masa-aki)
京都大学 人間・環境学研究科 名誉教授

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