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J-GLOBAL ID：201902229555629711   整理番号：19A2101398

群衆計数のためのスケール適応ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

A scale adaptive network for crowd counting

著者 (4件)： Zhang Youmei (School of Control Science and Engineering, Shandong University, Jinan 250061, China) ,  Zhou Chunluan (Baidu Research, China) ,  Chang Faliang (School of Control Science and Engineering, Shandong University, Jinan 250061, China) ,  Kot Alex C. (School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, 639798, Singapore)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 362  ページ： 139-146  発行年： 2019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： スケール変動は頻繁に発生し,実際の応用における群衆計数に対する大きな挑戦を提示する。本論文では,群衆計算のためのスケール変動問題を扱うためのスケール適応ネットワークを提案した。通常と拡張コンボリューションを用いて,その入力の受容野サイズ範囲を拡大し,画像中の異なるサイズのオブジェクトを適合させるために,密に分布した受容野サイズの大きな範囲をカバーするために,いくつかのそのようなユニットを密に接続するスケール拡大ユニットを設計した。異なるスケール間の競争,特に不適切なスケールの負の影響を軽減するために,各スケール拡大ユニットの後に挿入されて,有益な特徴チャネルを強化するために挿入された残留チャネルごとの再重み付けユニットを設計した。著者らは,提案したスケール適応ネットワークの有効性を,ShanhaiTech-BとWorldExpoの10のデータセットに関して評価した。Copyright 2019 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： 画像 ,  有効性 ,  畳込み ,  *チャネル ,  重みづけ
準シソーラス用語： 受容野 ,  *適応ネットワーク ,  *計数 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 群衆計数 ,  スケール適応ネットワーク ,  畳込みニューラルネットワーク(CNN) ,  拡張畳込み

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (3件)： 計数 ,  スケール ,  適応ネットワーク