文献

J-GLOBAL ID：201902242079295549   整理番号：19A0305501

屋内シーンにおける物体検出のための高速境界ボックス注釈【JST・京大機械翻訳】

Faster Bounding Box Annotation for Object Detection in Indoor Scenes

著者 (4件)： Adhikari Bishwo (Tampere University of Technology, Tampere, Finland) ,  Peltomaki Jukka (Tampere University of Technology, Tampere, Finland) ,  Puura Jussi (Sandvik Mining and Construction Oyj, Tampere, Finland) ,  Huttunen Heikki (Tampere University of Technology, Tampere, Finland)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： EUVIP  ページ： 1-6  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： 本論文では,オブジェクト検出データセットのための高速境界ボックスアノテーションのためのアプローチを提案した。この手順は二つの段階から成る:第一段階は手動でデータセットの一部を注釈することであり,第二段階は第一段階アノテーションで訓練されたモデルを用いて残りのサンプルに対するアノテーションを提案する。第一/第二段階分割が全作業負荷に最小化することを実験的に研究した。さらに,屋内シーンから収集された新しい完全にラベルされたオブジェクト検出データセットを導入した。他の屋内データセットと比較して,著者らの収集には,より多くのクラスカテゴリ,多様な背景,照明条件,オクルージョン,および高いクラス内差異がある。多くの最先端のモデルを用いて,深い学習ベースのオブジェクト検出器を訓練し,速度と精度に関してそれらを比較した。完全に注釈されたデータセットは,研究コミュニティに自由に利用できる。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 ,  照明条件 ,  コミュニティ ,  *高速度 ,  オクルージョン ,  *アノテーション ,  物体検出 ,  *屋内
準シソーラス用語： 最先端 , 【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 (6件)： 屋内 ,  シーン ,  物体検出 ,  境界 ,  ボックス ,  注釈