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J-GLOBAL ID：201802240808349916   整理番号：18A0518665

Resfeats:画像分類のための残留ネットワークに基づく特徴【Powered by NICT】

Resfeats: Residual network based features for image classification

著者 (4件)： Mahmood A. (The University of Western Australia) ,  Bennamoun M. (The University of Western Australia) ,  An S. (The University of Western Australia) ,  Sohel F. (Murdoch University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIP  ページ： 1597-1601  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： 深部残留ネットワークは最近画像分類と物体検出における最新のアーキテクチャとして出現した。ImageNetに事前訓練された深い残留ネットワークの最後の畳込み層から抽出した新しい画像特徴(ResFeatsと呼ばれる)を提案した。多様な画像分類タスクのためのResFeatsすなわち,物体分類,シーン分類とサンゴ分類使用することを提案するとResFeatsは一貫して,これらの分類タスクに及ぼすそれらのCNNよりも優れていることを示した。ResFeatsは大きな特徴ベクトルであるので,次元縮小法を調べた。実験結果は,Caltech-101,Caltech256とMLCデータセット上で最先端の分類精度と広く使用されているCNN特徴と比較してMIT67データセットに顕著な性能改善を伴ってResFeatsの有効性を示すために提供した。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： 畳込み ,  次元縮小 ,  計算機アーキテクチャ ,  *ネットワーク ,  画像特性
準シソーラス用語： 分類精度 ,  特徴ベクトル ,  シーン分類 ,  物体検出 ,  *画像分類 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 画像分類 ,  残留