Wikipedia:良質な記事/良質な記事の選考/物体検出 20210629

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物体検出（ノート / 履歴 / ログ / リンク元）[編集]

選考終了日時:2021年7月13日 (火) 07:13 (UTC)→2021年8月3日 (火) 07:13 (UTC)

  • （推薦）自薦です。以前にも選考に出させていただいており、その際には不通過となっております。前回選考頂いた際にお寄せいただいたコメントに対してある程度対応が済んだこともあり、今回改めて選考にかけさせていただくものです。前回同様、複数のサーベイ論文の記述を参考に執筆しており、観点の網羅性、中立的な観点からの記述ともに一定の水準に達していると考え自薦するものです。 --紅い目の女の子(会話/履歴) 2021年6月29日 (火) 07:13 (UTC)[返信]
  • 賛成 ：自薦票。 --紅い目の女の子(会話/履歴) 2021年6月29日 (火) 07:13 (UTC)[返信]
  • コメント：前回の選考で言及のあった点について加筆されているほか、構成や出典の質、参考文献の体裁も丁寧に編集されている記事でした。一点だけ指摘いたしますと、リード文において記事全体の説明をもう少し行うべきであると考えます。--Dokuo350（会話） 2021年7月1日 (木) 13:48 (UTC)[返信]
    ご意見を頂きありがとうございます。確かに冒頭部の記述は少し本文全体と比較して少ないようです。見出しとしている手法、データセット、評価指標、課題の観点から、１～２段落ほどにまとめて追記しようと思います。追記次第改めてお知らせいたしますので、改めてご確認いただけますと幸いです。 --紅い目の女の子(会話/履歴) 2021年7月5日 (月) 05:58 (UTC)[返信]
    @Dokuo350さん リード文への追記を完了しました。手法に関する言及と、課題に関する言及を加えています。データセットと評価指標の節の内容については、本文中での言及は必要だと思うのですが、その内容の概略は物体検出に固有のものというよりは機械学習全般、あるいは物体認識全般に共通するものもあるので、一旦物体検出のリード文で言及するという意味では省いています。(例えば評価指標でいえば、処理速度と精度の両面から図られることだとか、適合率や再現率が主に使われこれらがトレードオフであるということは物体検出に限らない特徴です。) --紅い目の女の子(会話/履歴) 2021年7月29日 (木) 02:52 (UTC) メンションを追加しました --紅い目の女の子(会話/履歴) 2021年7月30日 (金) 02:56 (UTC)[返信]
    現状賛成票2票につき、改めてGAに適うものかご意見を頂けたら大変ありがたく存じます。選考期間終了直前の編集となり恐縮ですが、ご都合が許すようでしたらよろしくお願いいたします。 --紅い目の女の子(会話/履歴) 2021年7月30日 (金) 02:56 (UTC)[返信]
    賛成 返信が遅くなり申し訳ありません。記事全体の説明としては申し分ない記述量の、洗練され要点を抑えたリード文でした。--- Dokuo350（会話） 2021年7月30日 (金) 03:18 (UTC)[返信]
  • コメント それ程詳しくないので良質な記事の基準を満たすか判断できませんが、OpenCVに関する情報がないのが気になります。冒頭の画像には「……モデルを使用して、OpenCVのディープニューラルネットワークモジュール（DNN）で検出された物体。」という説明文がありますが、本文中にはOpenCVでどの程度物体認識が可能か記載がありません。どのようなアルゴリズムが開発されているかだけでなく、どのように普及しているか、応用されているかという観点で言及があってもおかしくないと思った次第です。ドイツ語版には本文中で一か所言及があるようですが、記載が難しいようであれば前述の画像の説明文に内部リンクを貼っていただくだけで構いません。僭越ではございますが、ご検討いただけると幸いです。最後になりましたが、貴重な編集に感謝申し上げます。10年近く前に調べた際には幾何学的なアプローチが多く記憶に残っていましたが、思った以上に深層学習の活用が進んでいることを知ることができました。--Assemblykinematics（会話） 2021年7月8日 (木) 13:04 (UTC)[返信]
    コメントを頂きありがとうございます。確かに冒頭部の説明文については不親切なところがあり、一旦内部リンクを付与しました。ご指摘を受けて、手法やアルゴリズムだけでなく実際にどのようなソフトウェアやライブラリが用いられているのかについて書くことも検討したのですが、本文にもある通り昨今は深層学習の活用が進んでいることから物体検出に特有の何かがあるというよりも深層学習に関するソフトウェアが活用されることが多いことや、またそうでなくても画像認識全般のライブラリやソフトウェア(OpenCVもそうです)が使われることが非常に多く、いずれにしても物体検出の項で詳細に言及するのも違うかと思い一旦内部リンクの付与に留めています。
    節を独立させるほどではないという認識ですので、手法節などに簡単に記述できないか検討を引き続き進めようと思います。 --紅い目の女の子(会話/履歴) 2021年7月9日 (金) 04:34 (UTC)[返信]
  • 選考期間を1日勘違いしておりましたが、問題ありませんでしたらもう少し意見を頂きたいということもあり選考期間を延長したく存じます。期間も過ぎているのですぐに一旦選考期間は編集しませんが、特に反対がなさそうであればこの後3週間程度期間を延長します。 --紅い目の女の子(会話/履歴) 2021年7月14日 (水) 03:10 (UTC)[返信]
  • 賛成 対象分野についての知識は貧弱なので選考意見として適切であるか全く自信がありませんが、順番に読んでいって概要と関連するキーワードは概ね理解できると感じ、技術分野の百科事典記事としては必要な要点は抑えられているのではないかと思います。当然知っているべき前提となる知識のラインがどのあたりにあるべきなのか適切に判断できないのですが、門外漢の感想としては「ロバスト性」という用語には注釈が欲しいと感じます。本記事内の意味合い的には「ロバスト」と言う用語は画像に縮小や回転が加えられても変化しない特徴というような感じで使われていると思いますが、リンク先になっている「ロバストネス」の説明があまり充実しておらず、ある系が応力や環境の変化といった外乱の影響によって変化することを阻止する内的な仕組み、または性質のこと」と定義されているので若干混乱します（画像にある外的変化が加えられることに対して特徴が変化することを「阻止」するような意味合いではないと感じるので、何となく齟齬を感じます）。また、恐らく同一の概念を指して使われている「深層学習」と「ディープラーニング」などは特に理由がなければ用語が統一されていた方が混乱画無いように思います。--TEN（会話） 2021年7月29日 (木) 17:49 (UTC)[返信]
    • コメント ご意見を頂きありがとうございます。1点目、ロバストという用語に関するご指摘は全くその通りです。記事中で本来ロバストネス (コンピュータ)にリンクすべきところロバストネスにリンクしていたため、混乱を招いたのだと思いますので内部リンクを修正するようにいたしました。おそらく注釈が必要だと仰っておられるのは物体検出#課題に出てくる部分だと思いますので、後程注釈で説明を追加させていただきます(@TENさんのご説明を見て、少し誤解を生じる書き方になっていることに気づきました)。
2点目の用語の混在については、先ほど深層学習に統一いたしました。ご指摘ありがとうございます。 --紅い目の女の子(会話/履歴) 2021年7月30日 (金) 02:56 (UTC)[返信]

Wikipedia:良質な記事/良質な記事の選考#早期終了より、賛成票のみ3票以上集まった状態が48時間継続したため、通過（早期終了）とします。 --karu1231（会話） 2021年8月1日 (日) 14:16 (UTC)[返信]

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