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J-GLOBAL ID：201702210265966866   整理番号：17A1773045

深部クリスプ境界【Powered by NICT】

Deep Crisp Boundaries

著者 (3件)： Wang Yupei ,  Zhao Xin ,  Huang Kaiqi
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CVPR  ページ： 1724-1732  発行年： 2017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： エッジ検出は深い畳込みネットワーク(ConvNet)の助けを借りて顕著な進歩を遂げた。ConvNetベースエッジ検出器は,標準ベンチマーク上でヒトレベルの性能に近づいた。は,これらの検出器出力の系統的研究を提供し,それらはエッジを正確に位置決めできないことを示し,これはクリスプなエッジ入力を必要とするタスクのための敵対することができた。さらに,ConvNetを用いてクリスプなエッジ検出器を学習する挑戦的な問題を解決する新しい微細化アーキテクチャを提案した。著者らの方法は,トップダウン後方微細化経路を利用すると,次第にクリスプなエッジを生成する特徴マップの分解能を増加させた。著者らの結果は,BSDS500に有望な性能を達成し,より厳密な基準を用いた場合の標準的基準を用いて,大きく最先端の方法を上回る場合,ヒト精度を凌駕した。さらにオプティカルフローを推定し,物体の提案を生成するためのクリスプなエッジマップの利点を実証した。Copyright 2017 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： 精密化 ,  エッジ検出 ,  検出器 ,  ヒト ,  畳込み ,  ネットワーク ,  オプティカルフロー ,  計算機アーキテクチャ ,  *深部 ,  分解能 ,  ベンチマーク
準シソーラス用語： 特徴マップ ,  トップダウン , 【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 (2件)： 深部 ,  境界