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J-GLOBAL ID：201802238276364143   整理番号：18A0244508

砂時計ネットワークを用いた画像ベース位置決め【Powered by NICT】

Image-Based Localization Using Hourglass Networks

著者 (4件)： Melekhov Iaroslav ,  Ylioinas Juha ,  Kannala Juho ,  Rahtu Esa
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCVW  ページ： 870-877  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： 本論文では,単一RGB画像からのカメラ姿勢(方向と位置)推定のための符号器-復号器畳込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを提案した。アーキテクチャは,たたみ込み積分と最大畳込み層とそれに続く回帰部分の鎖からなる砂時計形状を持っていた。畳込み層は入力画像の細粒度情報を保存するために紹介した。常識に続いて,大規模分類データからの転移学習を利用したエンドツーエンド方式での著者らのモデルを訓練した。実験は,異なる照明条件,反射,モーションブラーを示すデータの上で,提案アプローチの性能を実証した単一フレームの代わりに試験フレームの配列を利用する方法に比較しても結果は,従来の最新技術を超えて明らかな改善を示した。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： 符号器 ,  画像ぼけ ,  *位置決め ,  *画像 ,  積分 ,  計算機アーキテクチャ ,  復号器 ,  エンドツーエンド方式 ,  カメラ ,  畳込み ,  照明条件 ,  *ネットワーク
準シソーラス用語： 転移学習 ,  細粒度 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  海岸工学  (RC13000X) ,  パターン認識  (JE07000S)