7月論文

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単純なモデルで新たに考えたGRUを使用したrecurrent forecast layer という層を使用したものがObject detectionのstandard deviationで低い値を出している。一方KITTIdatasetを使用したMap(Mean average precision)ではGRUを使用したモデルが高かったり、M-CNNが初期化のために悪い極小値に落ちてうまく行っていないことも挙げられている

クラウドソーシングを行ってラベルのデータを集めたいときにどのようにしたら精度が高くて、しっかりとbounding boxがカバーされている写真データを手に入れることができるかについて書かれたもの。今回はWorkerにひたすらbounding boxをつけてもらい、ほかのWorkerにしっかりとbounding boxが(tightに、しっかりobjectがカバーされているか、完全に一つの物体についてついているか(複数の物体で一つのbounding boxはない))ついているかを確認しているもの。

(完全に理解できていませんが)SORT(Simple Online Realtime Tracking)をカルマンフィルターとNearest Neighborを使用して実現するだけで精度が出たというもの