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J-GLOBAL ID：201902285324677081   整理番号：19A2828781

オブジェクト関係によるオブジェクト検出能力の強化【JST・京大機械翻訳】

Enhance Object Detection Capability with the Object Relation

著者 (6件)： Li Mei-Chen (Department of AI Innovation Research Center, Chang Gung University, Taoyuan City, Taiwan) ,  Sharma Lokesh (Department of AI Innovation Research Center, Chang Gung University, Taoyuan City, Taiwan) ,  Wu Shih-Lin (Department of AI Innovation Research Center, Chang Gung University, Taoyuan City, Taiwan) ,  Wu Shih-Lin (Department of Computer Science and Information Engineering, Chang Gung University, Taoyuan City, Taiwan) ,  Wu Shih-Lin (Department of Cardiology, Chang Gung Memorial Hospital, Taoyuan City, Taiwan) ,  Wu Shih-Lin (Department of Electrical Engineering, Ming Chi University of Technology, Taipei City, Taiwan)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1080  ページ： 275-282  発行年： 2019年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  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： 画像認識の技術は,オブジェクト,場所,および人々を同定するためにますます重要になっている。現在,画像認識に関するいくつかの深い学習方法が提案されている。複数のターゲットを同定するために,R-CNN,高速R-CNN,FastR-CNN,Mask R-CNN,SSD,およびYoloのような精度を改善するために,多重分解能法を用いる領域提案の概念を提案した。しかしながら,これらの改善は画素に基づいている。なお,人間の目が周囲のシーンで観察する不確実な物体がある。今回,著者らは他の,より明確なオブジェクトに基づく推測を行った。本論文では,物体間の相関確率を用いた物体認識手法を提案する。画像中の物体認識を実行するとき,関連パラメータと重み値を調整するために,オブジェクト間の相関確率を計算した。提案した方法は画像中の物体の全体的認識を改善する。Copyright 2019 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： 人工知能 ,  不確実性 ,  *画素 ,  物体認識 ,  画像認識
準シソーラス用語： 人間の目 ,  多重解像度 ,  学習方法 ,  *物体検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 人工知能 ,  深層学習 ,  オブジェクト検出 ,  ベイズ分類器 ,  画像検出

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： オブジェクト ,  検出能力 ,  強化