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J-GLOBAL ID：201802237630335807   整理番号：18A0536063

大型画像パッチを用いたステレオマッチングのための効率的な深い学習【Powered by NICT】

Efficient deep learning for stereo matching with larger image patches

著者 (3件)： Feng Yiliu (College of Computer National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  Liang Zhengfa (College of Computer National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  Liu Hengzhu (College of Computer National University of Defense Technology, Changsha, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CISP-BMEI  ページ： 1-5  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： ステレオマッチングは多くの応用において重要な役割を果たしている,先進的運転者支援システム,3D再構成,ナビゲーション,等に用いられている。しかし,まだ多くの困難であった未解決の問題。最もしばしば困難オクルージョン,物体境界,低または反復集合組織である。本論文では,ステレオマッチング問題を処理する方法を提案した。二パッチは,マッチしたどの程度確からしいかがか測定し,それらのステレオマッチングコストとしての類似性を使用する効率的な畳込みニューラルネットワークを提案した。コストはステレオ法による微細化し,準大域加工,サブピクセル内挿,メディアンフィルタ,等に用いられている。著者らのアーキテクチャは,テクスチャーのないまたは反復テクスチャ領域に対してよりロバスト性が結果する大規模画像パッチを用いた。誤差率4.42%,各画像対0.8ニーズのみ二を得るKITTI2015データセット上で提案アプローチを行った。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ロバスト性 ,  *ステレオ音響 ,  集合組織 ,  内挿法 ,  *画像 ,  類似性 ,  *ステレオマッチング ,  精密化 ,  メディアンフィルタ ,  オクルージョン ,  計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： サブピクセル ,  畳込みニューラルネットワーク ,  3D画像再構成 ,  運転者支援システム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 大型 ,  パッチ ,  ステレオマッチング ,  学習