文献

J-GLOBAL ID：201802281782888555   整理番号：18A0519188

物体検出のためのコスト効率的なサブカテゴリーを意識したCNN【Powered by NICT】

Cost efficient subcategory-aware CNN for object detection

著者 (2件)： Li Tingfeng (Key Laboratory of System Control and Information Processing MOE Department of Automation, Shanghai Jiao Tong University) ,  Zhao Xu (Key Laboratory of System Control and Information Processing MOE Department of Automation, Shanghai Jiao Tong University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIP  ページ： 4202-4206  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： 本論文では,物体検出のための正確でコスト効率的な深いCNNネットワークを提案した。サブCNN[1]のような以前の領域ベース法とは対照的に,この検出器はほぼ完全に畳込み計算コストを効率的に低減することができた。位置有感スコアマップを導入し,サブカテゴリー情報を利用することにより,この方法は時間消費が少なく種々のスケールでの物体を検出する上で比肩可能な性能を維持した。添加では,更なる加速を達成するためにサブCNNで使用される画像ピラミッドを除去した。実験結果は筆者らのアプローチが14%だけ多くのパラメータによるサブCNNよりも1.3~倍速くかつ挑戦的KITTIデータセットに同等の結果をことを示した。物体検出のための最先端の方法と比較して,提案アプローチでは,正確さと速度の両方を考慮に入れた効率的な解を提供する。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： ネットワーク ,  コンピュータビジョン ,  検出器 ,  *畳込み ,  画像 ,  角錐
準シソーラス用語： 計算コスト ,  *コスト効率 ,  *物体検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 物体検出 ,  コスト効率 ,  サブ ,  カテゴリー ,  意識 ,  CNN