合成画像に基づく機械学習のための画像の単純化によるドメイン適応について

抄録

機械学習により物体検出器を構築するには、様々な状況の学習データが必要となる．現実のデータを学習データとする時，コストが高さが，合成データの利用が望ましい．ここで，合成データの現実のデータに対する再現度の精度への影響が問題となる．合成データは、実際のデータと似ている必要がある．本研究では，精度を向上させるためのドメイン適応手法を提案する．本手法は，ドメイン適応時にデータを必要としない．本稿では，合成データと実データの両方にフィルターを適用する．実験結果から，画像の減色化による単純化が有効であった．