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J-GLOBAL ID：201702236317757617   整理番号：17A1773518

ピラミッドシーンパージングネットワーク【Powered by NICT】

Pyramid Scene Parsing Network

著者 (5件)： Zhao Hengshuang ,  Shi Jianping ,  Qi Xiaojuan ,  Wang Xiaogang ,  Jia Jiaya
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CVPR  ページ： 6230-6239  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： シーンパージングは無制限の開いているボキャブラリーと多様なシーンのための挑戦的な課題である。本論文では,提案したピラミッド型シーンパージングネットワーク(PSPNet)と共に著者らのピラミッドプーリングモジュールを介して異なる領域ベース文脈凝集によるグローバルな文脈情報の能力を利用した。全前表現であるシーンパージングタスク上の良好な品質の結果を得るために効果的であり,一方PSPNetはピクセルレベル予測のための優れたフレームワークを提供する。提案されたアプローチは,種々のデータセット上で最先端技術レベルの性能を達成した。ImageNetシーンパージングチャレンジ2016,PASCAL VOC2012ベンチマークと都市景観ベンチマークにおける最初のものであった。単一PSPNetはPASCAL VOC2012mIoU精度85.4%の新たな記録が得られ,都市景観上の80.2%を減少する。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： *角錐 ,  予測 ,  凝集 ,  都市景観 ,  ベンチマーク ,  PASCAL ,  語彙 ,  品質
準シソーラス用語： 最先端技術 ,  文脈情報 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)