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J-GLOBAL ID：201802267747915839   整理番号：18A1001044

意味セグメンテーションに関する方法とデータセット:レビュー【JST・京大機械翻訳】

Methods and datasets on semantic segmentation: A review

著者 (9件)： Yu Hongshan (National Engineering Laboratory for Robot Visual Perception and Control Technology, College of Electrical and Information Engineering, Hunan University, Changsha, China) ,  Yu Hongshan (Shenzhen Research Institute of Hunan University, Shenzhen, Guangdong 518057, China) ,  Yang Zhengeng (National Engineering Laboratory for Robot Visual Perception and Control Technology, College of Electrical and Information Engineering, Hunan University, Changsha, China) ,  Tan Lei (National Engineering Laboratory for Robot Visual Perception and Control Technology, College of Electrical and Information Engineering, Hunan University, Changsha, China) ,  Tan Lei (Robotics Institute, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA) ,  Wang Yaonan (National Engineering Laboratory for Robot Visual Perception and Control Technology, College of Electrical and Information Engineering, Hunan University, Changsha, China) ,  Sun Wei (National Engineering Laboratory for Robot Visual Perception and Control Technology, College of Electrical and Information Engineering, Hunan University, Changsha, China) ,  Sun Mingui (Laboratory for Computational Neuroscience, University of Pittsburgh, Pittsburgh, USA) ,  Tang Yandong (Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Shenyang, China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 304  ページ： 82-103  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： シーンラベリングとも呼ばれる意味論的セグメンテーションは,画像の各画素に対して意味ラベル(例えば,自動車,人,道路)を割り当てるプロセスに言及する。それは,ロボットと他の無人システムのための不可欠なデータ処理ステップであり,周囲のシーンを理解する。何十年もの努力にもかかわらず,意味的セグメンテーションは自然シーンにおける大きな変動のために依然として非常に挑戦的な課題である。本論文では,この分野における最近の進歩の系統的レビューを提供した。特に,手工学的特徴,学習された特徴,および弱い教師つき学習に基づくものを含む,3つのカテゴリーの方法をレビューし,比較した。さらに,新しいセグメンテーションアルゴリズムの開発を容易にするための多くのポピュラーなデータセットを記述した。異なる意味論的セグメンテーションモデルの利点と欠点を実証するために,それらの間の一連の比較を行った。比較に関する深い議論も提供した。最後に,このレビューは,研究のこの重要な分野における将来の方向と課題を議論することによって結論づけられる。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 三次元 ,  ロボット ,  自動車 ,  データ処理 ,  画像 ,  教師つき学習 ,  システマティックレビュー ,  意味論 ,  道路 ,  *セグメンテーション ,  画素
準シソーラス用語： Markov確率場 ,  無人システム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 意味セグメンテーション ,  畳み込みニューラルネットワーク ,  Markov確率場 ,  弱教師付き法 ,  3D点雲ラベリング

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 意味 ,  セグメンテーション ,  データセット ,  レビュー