卒業生 別宮君の論文がElsevier Pervasive and Mobile Computingに採択・公開されました。修士2年時の研究です。
Highlights:
・We introduce DynamicECM, an object detection approach for false positive suppression.
・DynamicECM optimizes the trade-off between inference time and detection performance.
・Our method maintains stable and accurate inference in various road environments.
Bekku, H., Kume, T., Tsuge, A., & Nakazawa, J. (2024). A stable and efficient dynamic ensemble method for pothole detection. Pervasive and Mobile Computing, 104, 101973.
道路の損傷調査を効率的に行うため、ゴミ収集車のダッシュカメラ映像を利用した物体検出モデルを適用する方法が提案されています。著者が以前の研究で提案したECM(Ensemble of Classification Mechanisms)は、誤検出を抑制する効果がありましたが、推論速度と検出性能の両立に課題がありました。
この問題を解決するために、DynamicECM(Dynamic Ensemble of Classification Mechanisms)を新たに提案しました。本手法は、必要に応じてECMを選択的に使用することで、安定した推論と最小限の誤検出抑制を実現します。
評価実験では、DynamicECMがECMよりも速度と検出性能のトレードオフを改善し、ECMが苦戦するデータセットでも安定した推論を達成しました。この方法は高い拡張性を持ち、様々な物体検出モデルの推論の安定性と効率性向上への貢献が期待されます。