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J-GLOBAL ID：201802239843101904   整理番号：18A0138871

ラプラシアンピラミッドを導入したCNNによるロボットの物体認識

著者 (3件)： 日高憲太 (愛知県大) ,  鈴木拓央 (愛知県大) ,  小林邦和 (愛知県大)
資料名： 計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会講演論文集(CD-ROM)
巻： 2017  ページ： ROMBUNNO.SS09-14  発行年： 2017年11月25日 
JST資料番号： F0428D  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ロボカップサッカーの標準プラットフォームリーグでは物体認識技術の優劣が勝敗を決定づけている。我々は環境変化に対してロバストな畳み込みニューラルネットワークを利用するが,規定ロボットのCPUではリアルタイムに実行できない問題を抱えている。そのため我々は画像の入力サイズをラプラシアンピラミッドを用いることで削減しつつ,認識精度に考慮した手法を提案する。(著者抄録)

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  コンピュータビジョン ,  *物体認識 ,  *信号推定 ,  *内挿法 ,  機械学習 ,  コンクール ,  *知能ロボット ,  計算機シミュレーション
準シソーラス用語： *畳込みニューラルネットワーク ,  ロボットビジョン ,  *ラプラシアンピラミッド ,  深層学習 ,  RoboCup

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： ラプラシアンピラミッド ,  CNN ,  ロボット ,  物体認識