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J-GLOBAL ID：201702270486860845   整理番号：17A1773056

深部MANTA:単眼画像からの共同2Dおよび3D車両解析のための粗から精へのメニータスクネットワーク【Powered by NICT】

Deep MANTA: A Coarse-to-Fine Many-Task Network for Joint 2D and 3D Vehicle Analysis from Monocular Image

著者 (5件)： Chabot Florian ,  Chaouch Mohamed ,  Rabarisoa Jaonary ,  Teuliere Celine ,  Chateau Thierry
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CVPR  ページ： 1827-1836  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： 本論文では,与えられた画像から,メニータスク車両解析のための,深いMANTA(Deep多タスク)と呼ばれる新しいアプローチを提案した。ロバスト畳込みネットワークは同時車両検出,部分局在化,可視性キャラクタリゼーションと3D寸法推定のために導入した。そのアーキテクチャは車両検出を向上する新しい粗から精へのオブジェクト提案に基づいている。さらに,は可視しなくても深いMANTAネットワークである自動車部品を局在化することができた。推論では,ネットワーク出力は微細な方向推定と3次元車両位置決めのための実時間ロバスト姿勢推定アルゴリズムにより使用されている。は,著者らの方法は非常に困難なKITTIベンチマーク上で車両検出,配向及び3D位置タスクの単眼最新の手法よりも優れていることを実験で示した。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 ,  *単眼 ,  畳込み ,  ベンチマーク ,  *画像 ,  位置決め ,  *三次元 ,  到来方向推定 ,  可視度 ,  キャラクタリゼーション ,  ロバスト性 ,  計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： 推定アルゴリズム ,  局在化 ,  車両検出 , 【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 (6件)： 深部 ,  単眼 ,  共同 ,  2D ,  3D ,  解析