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J-GLOBAL ID：201802219859787229   整理番号：18A2099641

SSDに基づく実時間検出アルゴリズムの改良【JST・京大機械翻訳】

Improvement of Real Time Detection Algorithm Based on SSD

著者 (3件)： Zhou Tao ,  Pang Xinrui ,  Chen Wenzhuo
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： IHMSC  ページ： 366-369  発行年： 2018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モデルが出現したので,畳込みニューラルネットワークモデルはますます大きく,モデル効果の改善をもたらす。しかし,その重い計算負荷と巨大メモリはモデルを埋め込まれたシステムにおいて展開するのを難しくする。本論文において,改良方式を単一熱検出器(SSD)ネットワークモデルに基づいて提案した。Wide Residual Network(WRN)と呼ばれる少量のパラメータを持つネットワークは,元の特徴抽出ネットワークの代わりになる。さらに,ネットワークの入力サイズを減少させ,計算負荷を低減した。ネットワークの入力サイズを減少させることによって引き起こされた精度の損失を補償するために,訓練サンプルにおける正と負のサンプルの間の不整合の問題を解決するために,Focal損失関数を訓練目的で採用する。それはモデル訓練を困難なサンプルにより集中させる。実験は,このモデルがVOC0712上でmAP0.781を達成することを示した。同時に,GPU K80上で89FPSに達した。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： *ネットワーク ,  検出器 ,  損失関数 ,  不整合 ,  記憶装置 ,  特徴抽出
準シソーラス用語： ネットワークモデル ,  計算負荷 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  検出アルゴリズム ,  実時間 , 【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)： SSD ,  実時間 ,  検出アルゴリズム