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J-GLOBAL ID：201802217001165784   整理番号：18A1683764

オブジェクトセグメンテーションと姿勢推定のための畳込みニューラルネットワークのベンチマーキング【JST・京大機械翻訳】

Benchmarking Convolutional Neural Networks for Object Segmentation and Pose Estimation

著者 (3件)： Le Tiffany (Draper) ,  Hamilton Lei (Draper) ,  Torralba Antonio (Massachusetts Institute of Technology)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： AIPR  ページ： 1-10  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： 畳込みニューラルネットワーク(CNN),特にオブジェクトセグメンテーションと姿勢推定のために設計されたそれらは,現在,移動操作を含むロボット応用に適用されている。これらのロボット応用のためには,CNNからのロバストで正確な性能が重要である。従って,CNN性能の理解を発展させるために,いくつかのCNNアーキテクチャを,オブジェクトセグメンテーションと姿勢推定のための一組の尺度でベンチマーク化した。本論文では,これらのベンチマーキング結果を示し,メトリック性能がネットワークアーキテクチャの複雑さに依存することを示した。これらの発見は,将来におけるオブジェクトセグメンテーションと姿勢推定のためのCNNの開発を導き,改善するために使用することができる。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ロボット ,  ベンチマーク ,  *計算機アーキテクチャ ,  ロバスト性 ,  ネットワークアーキテクチャ
準シソーラス用語： ホップ数 ,  *ベンチマーキング ,  *畳込みニューラルネットワーク ,  *姿勢推定 ,  *オブジェクトセグメンテーション , 【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 (4件)： オブジェクトセグメンテーション ,  姿勢推定 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  ベンチマーキング