文献

J-GLOBAL ID：201902216893849992   整理番号：19A1961095

弱い監視を用いた注意の学習焦点による高速レーダ運動推定【JST・京大機械翻訳】

Fast Radar Motion Estimation with a Learnt Focus of Attention using Weak Supervision

著者 (4件)： Aldera Roberto (Oxford Robotics Institute, University of Oxford, UK) ,  Martini Daniele De (Oxford Robotics Institute, University of Oxford, UK) ,  Gadd Matthew (Oxford Robotics Institute, University of Oxford, UK) ,  Newman Paul (Oxford Robotics Institute, University of Oxford, UK)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICRA  ページ： 1190-1196  発行年： 2019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： 本論文は,走査レーダによる高速運動推定についてである。弱い監視を用いて,データ関連ステップが行われる前に,測定ストリームを能動的にダウンする注意政策の焦点を訓練した。訓練において,外部ego運動推定器(例えば,車輪オドメトリー)の存在下で,複数の姿勢から短時間センサコヒーレンスを利用することにより,面倒な手動ラベリングを回避した。この方法で,著者らは,弱く監督されたやり方で学習アルゴリズムを訓練するために使用することができる複写された注釈付けされた測定を作り出す。著者らは,提示されたように訓練されたポピュラーな画像セグメンテーションネットワークを用いて,レーダ・オドメトリ(RO)タスク,プレフィルタリング生データの文脈におけるアプローチの妥当性を実証した。中央Oxfordで収集された26kmのデータに対してこのシステムを評価し,レーダ処理時間を大幅に低減することにより一貫した動き推定を示した。Copyright 2019 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： 学習アルゴリズム ,  *動き推定 ,  走査 ,  *学習 ,  *高速度 ,  ネットワーク ,  加工時間 ,  *レーダ
準シソーラス用語： 生データ ,  画像セグメンテーション ,  オドメトリ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 注意 ,  学習 ,  焦点 ,  レーダ ,  運動推定