文献

J-GLOBAL ID：201702239297502731   整理番号：17A1270845

高分解能空中画像に基づく車の位置確認と分類のためのクラス不均衡を意識したCNN拡張【Powered by NICT】

Class-imbalance aware CNN extension for high resolution aerial image based vehicle localization and categorization

著者 (5件)： Feimo Li (Institute of Automation, Chinese Academy of Science, Beijing, China) ,  Shuxiao Li (Institute of Automation, Chinese Academy of Science, Beijing, China) ,  Chengfei Zhu (Institute of Automation, Chinese Academy of Science, Beijing, China) ,  Xiaosong Lan (Institute of Automation, Chinese Academy of Science, Beijing, China) ,  Hongxing Chang (Institute of Automation, Chinese Academy of Science, Beijing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIVC  ページ： 761-765  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： 高分解能空中画像ベース車両位置決めと分類法は,多くの実際的な応用のために重要である。畳込みニューラルネットワークに基づく分類器は既に非常に高い性能を達成したが,クラス不均衡の問題を患っている。この問題に対処するために,クラス不均衡を意識した損失関数に基づく効率的なバイパータイトスタイルネットワーク拡張方式を提案した。新しい損失機能は正常ソフトマックス損失に余分なクラス不均衡を意識した正則化項を付加して考案された,拡張ネットワーク構造における特徴マップを少数クラスからの試料に対してより敏感であることであろう。このネットワーク拡大は実験におけるその強い等価対応物と比較し,少数クラスに同等に有意な改善が観察された。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： ニューラルネットワーク ,  ネットワーク構造 ,  *高分解能 ,  損失関数 ,  ネットワーク ,  畳込み ,  正則化 ,  *位置決め
準シソーラス用語： 特徴マップ ,  分類法 ,  *クラス不均衡 ,  *空中画像 , 【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 (8件)： 高分解能 ,  空中画像 ,  位置確認 ,  分類 ,  クラス不均衡 ,  意識 ,  CNN ,  拡張