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J-GLOBAL ID：201902273921631636   整理番号：19A1120765

意味論的画像セグメンテーションのための分割可能な畳込みを持つ符号器復号器【JST・京大機械翻訳】

Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation

著者 (5件)： Chen Liang-Chieh (Google Inc., Mountain View, USA) ,  Zhu Yukun (Google Inc., Mountain View, USA) ,  Papandreou George (Google Inc., Mountain View, USA) ,  Schroff Florian (Google Inc., Mountain View, USA) ,  Adam Hartwig (Google Inc., Mountain View, USA)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 11211  ページ： 833-851  発行年： 2018年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 空間ピラミッドプールモジュールまたは符号器-復号器構造を,意味分割タスクのための深いニューラルネットワークにおいて用いた。前者のネットワークは,複数の速度と複数の効果的な視野において,フィルタまたはプール操作による入力特徴を調べることにより,多重スケールの文脈情報を符号化することができる。一方,後者のネットワークは,空間情報を徐々に回復することにより,より鋭いオブジェクト境界を捕捉することができる。本研究では,両方の方法から利点を組み合わせることを提案した。具体的には,著者らの提案モデルDeepLabv3+は,特にオブジェクト境界に沿ってセグメンテーション結果を洗練するために,単純ではあるが効果的な復号器モジュールを追加することによりDeepLabv3を拡張した。著者らはさらにXceptionモデルを調査し,そして,より高速でより強い符号器-復号器ネットワークをもたらす,Atrous Spatial Pyramid Poolingと復号器モジュールの両方に対して,深さ方向に分離可能なコンボリューションを適用した。著者らは,PASCAL VOC 2012とシシscデータセットに関する提案モデルの有効性を実証し,後処理なしで89%と82.1%のテストセット性能を達成した。本論文では,https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/deeplabにおけるテンソル流における提案モデルの公開可能な参照実装を伴った。Copyright 2018 Springer Nature Switzerland AG Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *意味論 ,  角錐 ,  *畳込み ,  *復号器 ,  *符号器 ,  フィルタ ,  テンソル ,  高速度 ,  有効性 ,  ニューラルネットワーク ,  ネットワーク ,  モデル ,  *セグメンテーション ,  *画像セグメンテーション
準シソーラス用語： マルチスケール , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 意味画像セグメンテーション ,  空間ピラミッドプーリング ,  エンコーダ復号器 ,  離散的に分離可能な畳込み

分類 (2件)： 計算機システム開発  (JD02010R) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： 意味論 ,  画像セグメンテーション ,  畳込み ,  符号器 ,  復号器