文献

J-GLOBAL ID：201702231100879105   整理番号：17A1773615

STD2P:空間-時間データ駆動型プーリングを用いたRGBD意味論的セグメンテーション【Powered by NICT】

STD2P: RGBD Semantic Segmentation Using Spatio-Temporal Data-Driven Pooling

著者 (4件)： He Yang ,  Chiu Wei-Chen ,  Keuper Margret ,  Fritz Mario
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CVPR  ページ： 7158-7167  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： 意味的画像セグメンテーションのための新しいスーパーピクセルベースマルチビュー畳込みニューラルネットワークを提案した。提案したネットワークは,同一シーンの付加的見解からの情報を活用することにより単一画像の高品質セグメンテーションを生成した。特にロボットプラットフォームまたは携帯型とbodyworn RGBDカメラにより獲得されたような室内ビデオにおける,近くのビデオフレームは,物体とシーンの多様な視点と付加的な状況を提供する。そのような情報を活用するためには,まずオプティカルフローと画像境界に基づくスーパーピクセルによる領域対応を計算した。これら領域対応が与えられたとき,空間と時間上での集約情報への新しい時空間プーリング層を提案した。NYU深さV2およびSUN3Dデータセット上で提案手法を評価し,種々の最新の単一ビューとマルチビューアプローチと比較した。の最新技術を超えて全般改善に加えて,ここではまた,マルチビューと同様に単一ビュー予測のためのトレーニング中のラベル付けされていないフレームを利用することの利点を示した。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： ネットワーク ,  *意味論 ,  ニューラルネットワーク ,  予測 ,  録画装置 ,  *セグメンテーション ,  オプティカルフロー ,  画像 ,  携帯型 ,  畳込み ,  カメラ
準シソーラス用語： マルチビュー ,  ロボットプラットフォーム ,  画像セグメンテーション ,  *データ駆動 , 【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 (3件)： データ駆動 ,  意味論 ,  セグメンテーション