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J-GLOBAL ID：201802271892306968   整理番号：18A0444615

音楽記号検出のための完全畳込みニューラルネットワークの可能性について【Powered by NICT】

On the Potential of Fully Convolutional Neural Networks for Musical Symbol Detection

著者 (3件)： Dorfer Matthias ,  Hajic Jan ,  Widmer Gerhard
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICDAR  ページ： 53-54  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： ページに音楽記号検出は優れた光学式楽譜認識(OMR)部分問題である。高品質画素記号確率マスクを生成する完全畳込みセグメンテーションネットワークを用いることを提案した。notehead検出に関する実験は,基本検出法と0.98の非常に有望な検出fスコアを示した。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： 画素 ,  *畳込み ,  検出法 ,  楽譜 ,  *音楽
準シソーラス用語： 高品質 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 音楽 ,  記号 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  可能性