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J-GLOBAL ID：201702289219656212   整理番号：17A1357058

街路景観の半自動画像アノテーション【Powered by NICT】

Semi-automatic image annotation of street scenes

著者 (3件)： Petrovai Andra (Department of Computer Science, Technical University of Cluj-Napoca, Romania) ,  Costea Arthur D. (Department of Computer Science, Technical University of Cluj-Napoca, Romania) ,  Nedevschi Sergiu (Department of Computer Science, Technical University of Cluj-Napoca, Romania)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IV  ページ： 448-455  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： シーン標識は自律ドライビングにとって,非常に洗練された強力な応用を可能にする。このタスクのための訓練分類器は,画素ごとのラベル付き画像の大規模データセットの存在なしで可能ではない。多数の画像を注釈する手動高価で時間のかかるプロセスである。本論文では,自律運転のために調整された情景ラベリングのための新しい半自動アノテーションツールを提案した。このツールは,注釈の努力を大幅に低減し,時間は,データを注釈する,同時に,正確な画素レベル意味標識を生成するために必要な特徴を提供する。本研究の主な貢献は,20クラスのための自動アノテーションを生成することができる複雑な注釈フレームワークの開発,ユーザはそれに応じて制御し,変えることができるを示した。自動注釈は二つの分離した方法で得られた。最初に,完全に結合した条件付き確率場(CRF)画素ごとを採用した。第二に,ブーステッド分類器を用いた2D外観と3D情報に基づいた同様の隣接するスーパーピクセルのグルーピングを行った。多角形自動アノテーションのためのマニュアル補正機構を表している。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： *画像 ,  三次元 ,  ラベリング ,  マニュアル ,  画素 ,  *アノテーション
準シソーラス用語： 条件つき確率場 ,  大規模データセット ,  自動車運転 ,  自律性 ,  *自動画像アノテーション ,  *街路景観 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 街路景観 ,  自動画像アノテーション