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J-GLOBAL ID：201802243962617789   整理番号：18A0535449

レベルでの塩基詳細分離アルゴリズムのためのグランドトルースデータセットとベースライン評価【Powered by NICT】

Ground-Truth Data Set and Baseline Evaluations for Base-Detail Separation Algorithms at the Part Level

著者 (6件)： Dong Xuan (Department of Statistics, University of California, Los Angeles, Los Angeles, CA, USA) ,  Bonev Boyan I. (Department of Statistics, University of California, Los Angeles, Los Angeles, CA, USA) ,  Li Weixin (Department of Statistics, University of California, Los Angeles, Los Angeles, CA, USA) ,  Qiu Weichao (Department of Statistics, University of California, Los Angeles, Los Angeles, CA, USA) ,  Chen Xianjie (Department of Statistics, University of California, Los Angeles, Los Angeles, CA, USA) ,  Yuille Alan L. (Department of Statistics, University of California, Los Angeles, Los Angeles, CA, USA)
資料名： IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology  (IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology)
巻： 28  号： 3  ページ： 802-806  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0321A  ISSN： 1051-8215  CODEN： ITCTEM  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： ベース詳細分離は,基本的な画像処理問題,粗構造とtexturelike構造の詳細層のための滑らかなベース層による画像をモデル化した。ベース詳細分離は階層的であり,微細レベル粗レベルから行うことができる。,特に部分レベルで,粗いレベルでの分離は多くの応用で重要であるが,現在アルゴリズムを定量的に比較するに必要なグランドトルースデータセットを欠いていた。はこのようなデータセットを構築し,二例:PascalそのUCLAとFashionista,千二百五十画像をそれぞれ含むを提供する方法を提案した。著者らの仮定は,塩基である区分的に滑らかなことであると,著者らは,多項式モデルによる各片の出現を標識する。片はヒトアノテーションから得られた物体の物体と部分である。最後に,著者らのデータセットを用いた種々の分離法を評価する方法を提案し,七種類の最先端レベルアルゴリズムの性能を比較した。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： *アルゴリズム ,  画像処理 ,  画像 ,  モデリング ,  *基準線
準シソーラス用語： 最先端 ,  多項式モデル , 【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 (4件)： 塩基 ,  アルゴリズム ,  ベースライン ,  評価