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J-GLOBAL ID：201702223926857156   整理番号：17A1772957

セマンティック移動特徴に物理学に触発された最適化:室レイアウト推定のための代替法【Powered by NICT】

Physics Inspired Optimization on Semantic Transfer Features: An Alternative Method for Room Layout Estimation

著者 (6件)： Zhao Hao ,  Lu Ming ,  Yao Anbang ,  Guo Yiwen ,  Chen Yurong ,  Zhang Li
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CVPR  ページ： 870-878  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： 本論文では,乱雑な屋内シーンのレイアウトを推定する代替法を提案した。この方法は,二種の新規技術の利点を持っている。最初のものは,意味論的移動(ST)である(1)シーンクラッタと室レイアウト間の関係を統合する畳込みニューラルネットワークに定式化,(2)エンドツーエンドを訓練できることを構造,(3)非平衡訓練データ分布の下での非常に深いネットワークのための重みの初期化のための実用的な戦略。STはさまざまな環境下で高度にロバストな特徴を抽出することを可能にし,これらの特徴に隠された計算冗長性に対処するために著者らは物理学にヒントを得た最適化(PIO)と呼ばれる原理と効率的な推論方式を開発した。PIOs基本的な考え方は,ST特徴力学概念に観察されたいくつかの現象を定式化することである。公共データセット上で評価LSUNとHedauは,提案した方法が最新の方法よりもより正確であることを示した。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： エンドツーエンド方式 ,  定式化 ,  意味論 ,  畳込み ,  非平衡状態 ,  ネットワーク ,  *最適化 ,  ロバスト性 ,  ニューラルネットワーク ,  冗長性
準シソーラス用語： 訓練データ ,  屋内 , 【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 (5件)： 物理学 ,  最適化 ,  室 ,  推定 ,  代替法