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J-GLOBAL ID：201802247395987209   整理番号：18A0137232

野生における表面法線【Powered by NICT】

Surface Normals in the Wild

著者 (3件)： Chen Weifeng ,  Xiang Donglai ,  Deng Jia
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCV  ページ： 1566-1575  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： 野生における画像のための単一画像深さ評価の問題を研究した。ヒト注釈付き表面法線を収集し,ピクセル毎の深さを予測する直接ニューラルネットワークを訓練にそれらを用いた。表面法線アノテーションを用いた訓練のための二つの新しい損失関数を提案した。NYU深さ,KITTI,と我々自身のデータセット上での実験を行い,提案アプローチでは,野生の深さ推定の品質を大幅に改善できることを実証した。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： 画像 ,  ヒト ,  アノテーション ,  画素 ,  ニューラルネットワーク ,  *損失関数 ,  品質

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (1件)： 法線