文献

J-GLOBAL ID：201702239246154963   整理番号：17A0886754

間取り推定のための高品質エッジマップを予測するための学習【Powered by NICT】

Learning to Predict High-Quality Edge Maps for Room Layout Estimation

著者 (4件)： Zhang Weidong (School of Control Science and Engineering, Shandong University, Jinan, China) ,  Zhang Wei (School of Control Science and Engineering, Shandong University, Jinan, China) ,  Liu Kan (School of Control Science and Engineering, Shandong University, Jinan, China) ,  Gu Jason (School of Control Science and Engineering, Shandong University, Jinan, China)
資料名： IEEE Transactions on Multimedia  (IEEE Transactions on Multimedia)
巻： 19  号： 5  ページ： 935-943  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1116A  ISSN： 1520-9210  CODEN： ITMUF8  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 室レイアウト推定の目的は,単眼画像から空間構造を表す三次元ボックスを予測することである。本論文では,デコンボリューションネットワークは最初の部屋画像のエッジマップを予測するために訓練した。以前の完全畳込みネットワークと比較して,提案したデコンボリューションネットワークはエッジマップ推定層を改良することのできる多層デコンボリューションプロセスを持っている。デコンボリューションネットワークも画像全体を通して地域ごとの情報を集約するために完全に結合した層を持っている。レイアウト生成プロセスの間,得られた高品質のエッジマップに基づいて導入した適応サンプリング戦略。実験結果は,学習されたエッジマップは高度に信頼性と画像の正確なレイアウトを生成することができることを証明した。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： *画像 ,  畳込み ,  信頼性 ,  立体構造 ,  ネットワーク ,  三次元 ,  多層 ,  単眼
準シソーラス用語： *高品質 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： 間取り ,  推定 ,  高品質 ,  エッジ ,  マップ ,  予測 ,  学習