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J-GLOBAL ID：201702278217526430   整理番号：17A1773149

空間ピラミッドネットワークを用いたオプティカルフロー推定【Powered by NICT】

Optical Flow Estimation Using a Spatial Pyramid Network

著者 (2件)： Ranjan Anurag ,  Black Michael J.
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CVPR  ページ： 2720-2729  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： 古典的空間ピラミッド定式化を組み合わせた深層学習によるオプティカルフローを計算するために学習する。これは電流推定による各ピラミッドレベルで対の一つの画像をワーピングと流れへの更新を計算することにより,粗から精へのアプローチにおける大きな運動を推定した。各ピラミッドレベルで目的関数の標準最小化の代わりに,著者らはフロー更新を計算するためのレベル当たり一つの深いネットワークを訓練した。最近FlowNetアプローチとは異なり,ネットワークは大きな運動に対応する必要がない,これらはピラミッドにより処理された。はいくつかの利点を持っている。最初に空間ピラミッドネットワーク(SPyNet)はそれよりもずっとシンプルで,モデルパラメータの観点からFlowNetより96%小さかった。これはそれをより効率的にし,埋込み応用のための適正なものとなる。第二,各ピラミッドレベルでの流れは小さい(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： 目的関数 ,  *角錐 ,  画像 ,  定式化 ,  *ネットワーク ,  *オプティカルフロー ,  電流
準シソーラス用語： モデルパラメータ ,  深層学習 , 【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 (3件)： ピラミッド ,  オプティカルフロー ,  推定