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J-GLOBAL ID：201802269801699594   整理番号：18A1302394

移動学習による交通標識検出と認識【JST・京大機械翻訳】

Traffic sign detection and recognition via transfer learning

著者 (3件)： Wei Liu (School of information engineering, chang ’an university, Xian 710064) ,  Runge Lu (Harbin Institute of Technology Shenzhen Graduate School, Shenzhen 450000, China) ,  Xiaolei Liu (Harbin Institute of Technology Shenzhen Graduate School, Shenzhen 450000, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： CCDC  ページ： 5884-5887  発行年： 2018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： 自動運転は近年非常にホットな問題になり,停止徴候の検出は自律運転にとって重要である。目標特徴が抽出され,次にSVM分類器に供給される貴重な方法とは異なり,異なるタイプの交通標識を分類するために,本論文は,畳込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく一種の移動学習法を紹介した。深いコンボリューションニューラルネットワークを大規模データセットを用いて訓練し,次に,有効領域畳込みニューラルネットワーク(RCNN)検出を少量のトラフィック標準訓練サンプルを通して得ることができた。本論文の最後に,古典的GTDBデータセットとshenzen大学都市のいくつかの他のデータを用いて,この移動学習アプローチの有効性を示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *交通標識 ,  自動運転 ,  *学習
準シソーラス用語： 大規模データセット ,  畳込みニューラルネットワーク ,  自律性 , 【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)： 学習 ,  交通標識