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J-GLOBAL ID：201702213679022492   整理番号：17A1773408

構造化パッチ予測,文脈CRFと誘導CRFによる意味論的セグメンテーション【Powered by NICT】

Semantic Segmentation via Structured Patch Prediction, Context CRF and Guidance CRF

著者 (4件)： Shen Falong ,  Gan Rui ,  Yan Shuicheng ,  Zeng Gang
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CVPR  ページ： 5178-5186  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： セグメンテーション特定特徴だけでなく高次文脈適合性と境界指導制約をコードする高速で正確な意味的画像セグメンテーションアプローチを提案した。分類識別と境界感度特徴の間のトレードオフを作るために構造化されたパッチ予測技法を提案した。両ラベルと特徴コンテキストが認識精度と適合性を確実にするために埋め込まれているが,高次クリークの複雑さは,距離を意識したサンプリングとプール戦略により減少した。提案した結合モデルは,セグメンテーション性能をさらに向上させるために指導CRFを採用している。メッセージパッシング段階は,エンド・ツー・エンド方式でシステム全体の効率的・関節訓練を可能にする導波フィルタリングにより補強される。著者らの提案した結合モデルは,Pascal VOC2012と都市景観に関する最先端性能的に優れており,82.5と79.2それぞれmIoU(%)であった。ADE20K上の主要性能,ILSVRC2016におけるシーンパージング軌道のデータセットを達した。コードであるhttps://github.com/FalongShen/SegModelで利用可能である。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： 画像 ,  *予測 ,  高速度 ,  都市景観 ,  *意味論 ,  *セグメンテーション ,  予測技法 ,  結合モデル ,  *構造形成 ,  適応性 ,  フィルタリング
準シソーラス用語： 最先端 ,  メッセージパッシング ,  認識精度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (8件)： 構造化 ,  パッチ ,  予測 ,  文脈 ,  CRF ,  誘導 ,  意味論 ,  セグメンテーション