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J-GLOBAL ID：201702270609421255   整理番号：17A1260229

畳込みニューラルネットワークを用いた対象局在化に及ぼすパッチベース訓練の影響【Powered by NICT】

Effect of patch based training on object localization with convolutional neural networks

著者 (2件)： Orhan Semih (Bilgisayar Muehendisligi Boeluemue, Izmir Yueksek Teknoloji Enstituesue, Urla, Izmir, Tuerkiye) ,  Bastanlar Yalin (Bilgisayar Muehendisligi Boeluemue, Izmir Yueksek Teknoloji Enstituesue, Urla, Izmir, Tuerkiye)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SIU  ページ： 1-4  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： 近年,畳込みニューラルネットワーク(CNN)は,画像分類と画像認識タスク,コンピュータビジョンのいくつかのタスクだけでなく大きな性能を示した。異なる層数と深さのモデルの多くは,提案されている。本研究では,ヒョウの位置は,ディープニューラルネットワークにより同定することを試みた。このタスクを達成するために,二種類の方法を適用した。それらの第一は全画像を用いた訓練ニューラルネットワークである,第二は画像のフルサイズから取り出された画像パッチを用いた訓練神経回路網である。パッチ訓練モデルは,画像訓練モデルのフルサイズよりも優れた性能を示した。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： *畳込み ,  画像認識 ,  画像 ,  *ニューラルネットワーク ,  コンピュータビジョン ,  神経回路網
準シソーラス用語： ディープニューラルネットワーク ,  画像分類 ,  *局在化 , 【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 (4件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  局在化 ,  パッチ ,  訓練