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J-GLOBAL ID：201802264422280632   整理番号：18A0199678

深部ニューラルネットワークを用いた物体検出【Powered by NICT】

Object detection using deep neural networks

著者 (2件)： Shah Malay (Institute of Technology, Nirma University, Ahmedabad, India) ,  Kapdi Rupal (Institute of Technology, Nirma University, Ahmedabad, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICICCS  ページ： 787-790  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： 本論文で議論した問題は特にコンボリューションニューラルネットワーク深層ニューラルネットワークを用いた物体検出である。オブジェクト検出は,今までのみ通常の深畳込みニューラルネットワークを用いて行った地域ベース畳込みネットワーク[3]を用いて,その精度を増加し,プログラムを完了するために必要な時間を減少する。使用したデータセットは20標識を含むPASCAL VOC2012であった。データセットは,画像認識,物体検出と他の画像処理問題において非常に一般的である。教師つき学習はディシジョンツリーまたはそれ以上のSVMを用いた問題を実行するのも可能である。しかしそれらは画像をうまく処理できるので,ニューラルネットワークは画像処理における最も上手く機能した。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 ,  ディシジョンツリー ,  画像処理 ,  *ニューラルネットワーク ,  画像認識 ,  畳込み ,  *ネットワーク ,  教師つき学習
準シソーラス用語： 畳込みニューラルネットワーク ,  *物体検出 ,  *ディープニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： 深部ニューラルネットワーク ,  物体検出