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J-GLOBAL ID：201602271761825336   整理番号：16A0724448

スケールを意識したピクセルごとオブジェクト提案ネットワーク【Powered by NICT】

Scale-Aware Pixelwise Object Proposal Networks

著者 (6件)： Jie Zequn (Department of Mechanical Engineering, National University of Singapore, Singapore) ,  Liang Xiaodan (School of Computer Science, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA) ,  Feng Jiashi (Department of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore, Singapore) ,  Lu Wen Feng (Department of Mechanical Engineering, National University of Singapore, Singapore) ,  Tay Eng Hock Francis (Department of Mechanical Engineering, National University of Singapore, Singapore) ,  Yan Shuicheng (Qihoo 360 Technology Company, Ltd., Artificial Intelligence Institute, Beijing, China)
資料名： IEEE Transactions on Image Processing  (IEEE Transactions on Image Processing)
巻： 25  号： 10  ページ： 4525-4539  発行年： 2016年 
JST資料番号： W0364A  ISSN： 1057-7149  CODEN： IIPRE4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： オブジェクト提案は現在の最先端技術のオブジェクト検出パイプラインに必須である。しかし,既存の提案方法は一般的に位置決め精度を満足する結果を生成することはできなかった。症例は小物体が,は実際には極めて一般的でも悪かった。本論文では,課題に取り組むための新規スケールを意識した画素ごとオブジェクト提案ネットワーク(SPOPネット)を提案した。SPOPネットは高い再現率と平均最大のオーバーラップと提案を生成し,小さな物体も同様であった。特に,位置決め精度を改善するために,完全に畳込みネットワークは,各画素のためのオブジェクト提案の位置を予測した。画素ごとオブジェクト提案のアンサンブルは重い余分な計算コストを招くことなく物体に衝突する有意の機会を向上する。小規模に局在する物体の課題を解決するために,二局在化ネットワーク,異なるスケールを持つ物体を局在化するための特化を導入し,分割統治原理である。これら二ネットワークの位置出力を,つぎに,大型/小型重みづけネットワークによる最終提案を生み出すように組合わ適応した。PASCAL VOC2007とCOCO2014大規模評価ではSPOPネットワークが最先端のモデルよりも優れている。SPOPネットから高品質の提案もCNN特徴フレームワークを用いた高速領域を用いたオブジェクト検出主法の平均精度を有意に改善した。ILSVRC2013検証セットにそれを試験する場合,SPOPネット(PASCAL VOC上で訓練された)は大きな汎化性能を示した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 高速度 ,  小規模 ,  *ネットワーク ,  汎化 ,  畳込み ,  *画素 ,  重みづけ
準シソーラス用語： 高品質 ,  ガバナンス ,  局在化 ,  計算コスト ,  再現率 ,  位置決め精度 ,  物体検出 ,  最先端技術 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： スケール ,  意識 ,  ピクセル ,  オブジェクト ,  提案