PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a domain adaptation method for image classification using a class prior probability.SOLUTION: In camera-based object labeling, a boost classifier f is trained so as to classify an image represented by a feature vector x using a target domain training set DT of labeled feature vectors representing images acquired by the same camera and a plurality of source domain training sets DS1, ..., DSN acquired by other cameras. The training applies an adaptive boosting (AdaBoost) algorithm to generate a basic classifier hr(x) and weight βr. An r-th iteration of the AdaBoost algorithm trains basic classifier candidates hkr(x) each trained on a training set DT(Union)DSk, and selects the hr(x) from preliminarily trained basic classifier candidates. The target domain training set DT may be expanded based on a prior estimate of the label distribution for the target domain.SELECTED DRAWING: None
【課題】クラス事前確率を用いる画像分類のドメイン適応化方法を提供する。【解決手段】カメラベースの物体ラベリングにおいて、ブースト分類器fは、特徴ベクトルxにより表される画像を、同じカメラにより取得された画像を表すラベル化特徴ベクトルの対象ドメイン訓練セットDT、および、他のカメラにより取得された複数のソースドメイン訓練セットDS1,…,DSNを使用して分類するよう、訓練される。訓練は、基本分類器hr(x)および重みβrを生成するよう、適応化ブースティング(AdaBoost)アルゴリズムを適用する。AdaBoostアルゴリズムのr番目の反復は、各々が訓練セットDT∪DSk上で訓練された基本分類器候補hkr(x)を訓練し、hr(x)を事前に訓練された基本分類器候補から選択する。対象ドメイン訓練セットDTは、対象ドメインに対するラベル分布の事前予測に基づいて拡張されてもよい。【選択図】なし
DOMAIN ADAPTATION FOR IMAGE CLASSIFICATION USING CLASS PRIOR PROBABILITY
クラス事前確率を用いる画像分類のドメイン適応化
2016-04-21
Patent
Electronic Resource
Japanese
Image De-noising in the Wavelet Domain Using Prior Spatial Constraints
British Library Conference Proceedings | 1999
|Efficient semantic image segmentation with multi-class ranking prior
British Library Online Contents | 2014
|Ship classification from overhead imagery using synthetic data and domain adaptation
ArXiv | 2019
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