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#41
summarized by : Hirokatsu Kataoka
どんな論文か？
ごみ収集所における自動分類システム構築のため、ゴミ領域のセマンティックセグメンテーションデータセットを収集して提供。Plastic/Metalなど材質的に異なる領域を分類する必要があるため、実用的であるものの困難な問題として捉えることができる。添付画像は従来データセットと提案データセット（ZeroWaste dataset）の比較を図示している。
新規性
まずデータセットを構築して提供することが分野に対する大きな貢献である。ごみ収集所での画像データ収集は評価に値する。その上で、アーキテクチャの調査はもちろん、Cut&Paste Learnなど含む半教師・弱教師あり学習によりオリジナルデータセットを拡張して、実利用レベルまで手法のクオリティを引き上げている。
結果
提案データセットを用いたセマンティックセグメンテーションの実験を実施した。教師あり・半教師あり・弱教師あり学習の統合データにより学習したDeepLabv3が最も高精度であった。Data Augmentationに関する調査も行っているなど、網羅的に探索されている。
その他（なぜ通ったか？等）
Project Page: http://ai.bu.edu/zerowaste/
実験室レベル・実用的であっても小規模データであったデータセット基盤を実利用的な環境・規模まで引き上げたことが評価されている。手法も機械学習の設定（データ拡張・半教師・弱教師）をフル活用して精度を向上させている。
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