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J-GLOBAL ID：201702288111467934   整理番号：17A1773043

Webly教師つき意味的セグメンテーション【Powered by NICT】

Webly Supervised Semantic Segmentation

著者 (3件)： Jin Bin ,  Segovia Maria V. Ortiz ,  Susstrunk Sabine
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CVPR  ページ： 1705-1714  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： 監視のための画像タグを用いた弱教師つき意味的セグメンテーションアルゴリズムを提案した。ウェブ画像の三セット,クリーン前景,背景,とクラスの現実的なシーンをコードすることを収集するために質問におけるタグを適用した。意味的セグメンテーションモデルを学習進行への新しい三段階訓練パイプラインを導入した。最初に訓練し,各クラスのためのセグメンテーションマスクを得るためにクラス特異的浅いニューラルネットワークを改良した。全クラスの浅いニューラルネットワークを,次に,エンドツーエンド訓練と試験のための一つの深い畳込みニューラルネットワークに集合している。実験は筆者らの手法がPASCAL VOC2012セグメンテーションベンチマークに関する以前の最先端の弱教師つき意味的セグメンテーション手法より性能が優れている顕著なことを示した。クラス特異的浅いニューラルネットワークを適用したオブジェクトセグメンテーションし,優れた結果を得た。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 ,  エンドツーエンド方式 ,  学習 ,  *セグメンテーション ,  ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： オブジェクトセグメンテーション ,  前景 , 【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 (3件)： 教師 ,  意味 ,  セグメンテーション