文献

J-GLOBAL ID：201802234917120114   整理番号：18A1684217

カメラ間のカラーマッピングパラメータの学習によるカラーデータの増強【JST・京大機械翻訳】

Color Data Augmentation through Learning Color-Mapping Parameters between Cameras

著者 (2件)： Puttaruksa Chanachai (Department of Computing, Faculty of Science, Silpakorn University, Nakhon Pathom, Thailand) ,  Taeprasartsit Pinyo (Department of Computing, Faculty of Science, Silpakorn University, Nakhon Pathom, Thailand)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： JCSSE  ページ： 1-6  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： より正確な深い学習モデルを達成するために,大量のデータを必要とする。画像応用のためには,通常,カラーデータの増大が必要である。カラージッタは,画像における色値がわずかに調整されるような増強のための一般的な現在の実践である。残念ながら,2つのカメラ間の色値は著しく異なる可能性がある。これは現在の実践を無効にする。本研究では,色マッピングパラメータを学習するために,深い学習を用いてカメラ間の色値をマップすることを提案した。この方法では,画像を一つのカメラから他の画像に変換することにより色データを拡大することができる。これにより,複数カメラからの訓練データを用いることなく,複数カメラから入力画像を処理できるモデルを学習することができる。これらのパラメータは,全てのカメラが同じ色調を生成するので,色を較正するためにも使用できる。完全に接続された層とバッチ正規化を用いる提案したニューラルネットワークアーキテクチャは,既存の方法より優れており,他のシナリオにおけるその応用を拡張するために,任意のカメラ対に対して系統的に実行できる。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： 学習モデル ,  画像 ,  ジッタ ,  正規化 ,  *カメラ ,  ロット ,  色相
準シソーラス用語： 訓練データ ,  カラーマッピング , 【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)： 学習 ,  カラー ,  増強