情報処理学会 インタラクション2020

物体検出器の構築における課題の1つに，大規模データセットの構築が挙げられる．解決方法の1つに，CGを用いたシミュレーションに基づくデータ生成がある．しかし，現実のデータをシミュレーションすることは容易でない．検出器が十分な精度を得るために，生成データを現実のデータに適切に近似する必要がある．そこで本研究では，人間の視覚情報処理に基づき現実のデータをCGで再現可能なデータに変換する．具体的には，輪郭検出処理を適用する．物体検出器の応用領域として，麻雀牌検出タスクに取り組む．本稿では変換した生成データを学習して麻雀牌検出器を構築する手法について述べる．