顕著性マップの評価方法について

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顕著性マップの評価方法について

redameさん
質問日時: 2016/06/05 16:40

現在、人の注目すべき領域を抽出する顕著性マップで新規性のある研究をしている者です。
具体的な新規性については、特定の恐れがあるため、お教えできません。
この分野にお詳しい方、もしくは研究をされている方に質問がございます。

顕著性マップは、物体検出、認識に応用されていますが、一般的な物体検出、認識は識別率何%とか数値で判断できるのに対して、顕著性マップの場合は、人の注目すべき領域の強度の度合いを調べるものなので、精度がどのくらいで良いかという指標が分かりません。また、存在する物体・人や、見る人によってその指標が変わると思います。

そこで、顕著性マップでは、一般的にどのくらいの強度(例えば物体領域は全て100%でなければならない、あるいは平均して50%ほどで良いなど)で結果が得られれば良いという指標等は存在するのでしょうか。
あるいは、最低どの程度顕著性が得られていれば、良いかなどございますでしょうか。

以上、長文になりましたが、よろしくお願い致します。

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回答1
回答日時 : 2016/06/07 03:41

ほんわかさん

>指標等は存在するのでしょうか。

ありますよ。

ディープラーニングでの学習指標と同じです。
最近は機械学習の論文が沢山出ておりますので参考にされるとよろしいかと。


>最低どの程度顕著性が得られていれば、良いかなどございますでしょうか。

目的を達成できる程度ですね。
具体的にどれくらいかは具体的分野が判りませんのでお答えできません。

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ほんわかさんへのお礼 お礼日時: 2016/06/09 16:34

ほんわかさん、ありがとうございます。

>ディープラーニングでの学習指標と同じです。 最近は機械学習の論文が沢山出ておりますので参考にされるとよろしいかと。

そうですか、それは知りませんでした。ありがとうございます。
私が知っている範囲ですが、指標は、いわゆる適合率や再現率などでしょうか。
とにかく、機械学習の知識はあまりないので、論文で勉強したいと思います。

このたびは、お答えいただきありがとうございました。

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回答2
回答日時 : 2017/02/06 05:29

asano102さん

人の視線の推定を目標とするなら、視線データとの比較になりますね。
創始のIttiさんがNSSとか提案してます。
普通にROCカーブを求めて比較したりもします。

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