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J-GLOBAL ID：201802227201117375   整理番号：18A1771320

意味的画像セグメンテーションのための構造的プライアを持つ生成スキャッタネットハイブリッド深層学習(G-SHDL)ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Generative Scatternet Hybrid Deep Learning (G-Shdl) Network with Structural Priors for Semantic Image Segmentation

著者 (2件)： Singh Amarjot (Department of Engineering, University of Cambridge, Signal Processing Group, U.K.) ,  Kingsbury Nick (Department of Engineering, University of Cambridge, Signal Processing Group, U.K.)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICASSP  ページ： 2991-2995  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： 本論文では,意味画像セグメンテーションのための生成散乱ネットハイブリッド深学習(G-SHDL)ネットワークを提案した。提案された生成アーキテクチャは,導入された構造的プリカーを用いて,比較的小さなラベル付きデータセットから迅速に訓練できる。さらに,アーキテクチャの各層におけるフィルタの数を最適化し,計算効率の良いアーキテクチャを得た。G-SHDLネットワークは,2つの画像データセットに関する教師なしおよび半教師つき学習に対して最先端の分類性能を生み出す。監視された方法に対するG-SHDLネットワークの利点を,縮小されたサイズの訓練データセット上で実行された実験により実証した。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： 最適化 ,  散乱 ,  フィルタ ,  *学習 ,  *ネットワーク ,  計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： 画像データ ,  訓練データ ,  計算効率 ,  *画像セグメンテーション ,  半教師つき学習 ,  *深層学習 ,  最先端 , 【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)： 意味 ,  画像セグメンテーション ,  深層学習