文献

J-GLOBAL ID：201802237324271661   整理番号：18A1862517

単一深度画像からの高密度CRFによる意味的シーン完備化【JST・京大機械翻訳】

Semantic scene completion with dense CRF from a single depth image

著者 (8件)： Zhang Liang (School of Software Engineering, Xidian University, Xi’an 710071, PR China) ,  Wang Le (School of Telecommunication Engineering, Xidian University, Xi’an 710071, PR China) ,  Zhang Xiangdong (School of Telecommunication Engineering, Xidian University, Xi’an 710071, PR China) ,  Shen Peiyi (School of Software Engineering, Xidian University, Xi’an 710071, PR China) ,  Bennamoun Mohammed (School of Computer Science and Software Engineering, The University of Western Australia, Crawley, Perth 6009, Australia) ,  Zhu Guangming (School of Software Engineering, Xidian University, Xi’an 710071, PR China) ,  Shah Syed Afaq Ali (School of Engineering and Technology, Central Queensland University, Perth 6000, Australia) ,  Song Juan (School of Software Engineering, Xidian University, Xi’an 710071, PR China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 318  ページ： 182-195  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： シーン理解は,コンピュータビジョンにおける重要な研究トピックであり,特にロボットが知的にそれらの環境を理解することができる。意味論的シーン分割は,ロボットの周囲に存在する物体を同定するのを助けることができる。一方,意味的シーンの完成は,ロボットの物体形状を推論する能力を強化することができる。それは,いくつかの高水準タスクにとって重要である。高密度条件ランダム場(CRF)により,一つの重要な問題は,Gauss対ポテンシャルを持つノード間の長距離相互作用を構築する方法である。もう一つの問題は,効果的で効率的な推論アルゴリズムが最適化を解決するために適応できることである。本論文において,著者らは単一深さ画像だけに基づく高密度CRFを用いて,同時に意味的シーン分割と完成最適化技術に焦点を合わせた。まず第一に,著者らは単一深さ画像を異なるダウンサンプリングされた信頼された信号距離関数(TSDF)またはフリップされたTSDFボクセルフォーマットに変換し,そのような表現によって対ポテンシャル項を定式化する。第二に,著者らは,SSCNetと呼ばれるエンドツーエンド3D畳込みニューラルネットワークの出力結果を用いて,unaryポテンシャルを得た。最後に,異なるCRF推論アルゴリズム(平均場推論,凸緩和の負の半明確な特異的差,線形計画法の近位最小化とその変種など)の効率を追求した。提案した高密度CRFおよび推論アルゴリズムを,3つの異なるデータセット(SUNCG,NYUおよびNYUCAD)上で評価した。実験結果は,予測されたボクセルの意味論と完成の融合(IOU)上のボクセルレベル交差が最先端に達することができることを実証した。特に,ボクセル意味セグメンテーションに対して,最も高いIOU改善は2.6%,1.3%,3.1%であり,シーン完成に対して,SUNCG,NYUおよびNYUCADデータセットに対して,最高IOU改善はそれぞれ2.5%,3.7%,5.4%であった。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 定式化 ,  緩和現象 ,  コンピュータビジョン ,  意味論 ,  最適化手法 ,  *画像 ,  三次元 ,  ロボット ,  ボクセル ,  凸形 ,  セグメンテーション ,  最適化 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： ダウンサンプリング ,  対ポテンシャル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 意味的シーン完備化 ,  単一深度画像 ,  高密度条件付きランダム場(CRF) ,  切断された符号付き距離関数(TSDF) ,  推論

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 深度画像 ,  高密度 ,  CRF ,  意味 ,  シーン