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J-GLOBAL ID：201702226394747173   整理番号：17A1271191

あなた自身の道を見つける:経路提案の弱い教師つきセグメンテーション都市自律性のための【Powered by NICT】

Find your own way: Weakly-supervised segmentation of path proposals for urban autonomy

著者 (3件)： Barnes Dan (Oxford Robotics Institute, Dept. Engineering Science, University of Oxford, UK) ,  Maddern Will (Oxford Robotics Institute, Dept. Engineering Science, University of Oxford, UK) ,  Posner Ingmar (Oxford Robotics Institute, Dept. Engineering Science, University of Oxford, UK)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICRA  ページ： 203-210  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： は,複雑な都市環境における自律運転を目的とした画像において,提案した走行経路を区分化するための弱教師つき手法を提案した。データ収集車から記録された経路を用いて,提案した方法は手動の注釈,深い意味的セグメンテーションネットワークを訓練するために使用することを必要とせずに提案した経路と障害物を含むラベル付き画像の膨大な量を生成する。訓練したネットワークを用いて,道路や車線マーキングの陽的モデル化に頼ることなくのみ単眼カメラを装備した車両を用いた実行時間で提案された経路と障害物を分割できる。大規模KITTIとオックスフォードRobotCarデータセット上で提案手法を評価し,照明,気象および交通条件の範囲下で環境の広範な信頼できる経路提案と障害物セグメンテーションを実証した。法は自主的な市中運転用の枠組みにシステムを組み込むための交差点と概要計画での多重経路の提案に一般化できるかを示した。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： マーキング ,  都市環境 ,  気象 ,  データ収集 ,  *セグメンテーション ,  モデリング ,  運転 ,  交差点 ,  ネットワーク ,  *都市 ,  画像 ,  道路 ,  走行
準シソーラス用語： 多経路 ,  単眼カメラ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 特殊自動車・特装車・特用車一般  (QG07010Q) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (8件)： 自身 ,  道 ,  経路 ,  提案 ,  教師 ,  セグメンテーション ,  都市 ,  自律性