Sammanfattning Med tillväxten av digitaliserade serier, bildförståelse tekniker blir viktigt. I detta dokument fokuserar vi på objektdetektering, vilket är en grundläggande uppgift för bildförståelse. Även om konvolutionella neurala nätverk (CNN)-baserade metoder arkiverade bra prestanda i objektdetektion för naturalistiska bilder, finns det två problem med att tillämpa dessa metoder på den komiska objektdetektion uppgift. För det första, det finns inga storskaliga kommenterade serier dataset. De CNN-baserade metoderna kräver storskaliga anmärkningar för utbildning. För det andra är föremålen i serier mycket överlappande jämfört med naturalistiska bilder. Denna överlappning orsakar problemet med tilldelning i de befintliga CNN-baserade metoderna. För att lösa dessa problem föreslog vi en ny notationsdatauppsättning och en ny CNN-modell. Vi kommenterade en befintlig bilddatauppsättning av serier och skapade den största anteckningsdatauppsättningen, namngivna Manga109-anteckningar. För uppdragsproblemet föreslog vi en ny CNN-baserad detektor, SSD300-gaffel. Vi jämförde SSD300-gaffel med andra detektionsmetoder med Manga109-anteckningar och bekräftade att vår modell överträffade dem baserat på mAP-poängen.
Ogawa m.fl. REF använde konvolutionella neurala nätverksfunktioner för objektdetektering på den kommenterade Manga109 corpus.
Object Detection for Comics using Manga109 Annotations
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}