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J-GLOBAL ID：201602276832474077   整理番号：16A1384901

セマンティック都市シーン理解のための都市景観データセット【Powered by NICT】

The Cityscapes Dataset for Semantic Urban Scene Understanding

著者 (9件)： Cordts Marius ,  Omran Mohamed ,  Ramos Sebastian ,  Rehfeld Timo ,  Enzweiler Markus ,  Benenson Rodrigo ,  Franke Uwe ,  Roth Stefan ,  Schiele Bernt
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CVPR  ページ： 3213-3223  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 複雑な都市街路景観の視覚的理解は,広い範囲の応用を可能にする因子である。オブジェクト検出は,大規模データセットから非常に利益を,特に深い学習の文脈で持っている。意味都市シーン理解のために,しかし,最近のデータセットには,適切に実世界都市シーンの複雑性を捕捉しなかった。これを解決するために,ピクセルレベルとインスタンスレベル意味ラベリングのための列車と試験手法と都市景観,ベンチマークと大規模データセットを導入した。都市景観である50種類の都市の街路に記録されたステレオビデオ系列の大規模で多様な集合から構成されている。これらの画像の5000個は高い品質のピクセルレベルアノテーションを持ち,20000追加画像は大量弱ラベル付きデータを活用する方法を可能にする粗注釈を有していた。重要なことは,我々の努力は,データセットサイズ,注釈の豊富さ,シーン変動性,および複雑性の点で以前の試みを超えていた。付随する経験的研究は,データセット特性の詳細な解析と同様に,著者らのベンチマークに基づくいくつかの最新の手法の性能評価を提供する。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： 品質 ,  ラベリング ,  *都市景観 ,  アノテーション ,  ベンチマーク ,  性能評価 ,  *都市 ,  画像 ,  視覚
準シソーラス用語： 複雑性 ,  大規模データセット ,  物体検出 ,  街路景観 ,  *シーン理解 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 都市 ,  シーン理解 ,  都市景観 ,  データセット