文献

J-GLOBAL ID：201902287620895854   整理番号：19A1822995

野生における一般オブジェクトのための単眼視点推定【JST・京大機械翻訳】

Monocular Viewpoints Estimation for Generic Objects in the Wild

著者 (3件)： Li Zhigang (Department of Automation, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Wang Yuwang (Department of Automation, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Ji Xiangyang (Department of Automation, Tsinghua University, Beijing, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 7  ページ： 94321-94331  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 分類に基づくアプローチは視点推定において顕著な性能を達成したが,それらは依然として限界があり,挑戦的な視点曖昧性問題に直面している。本論文では,この問題を解析し,解を与えた。1)著者らは,サブ最適予測を許容し,あいまいな視点に関する間違った予測を実現することにより,一つの熱間交差エントロピー損失よりも適切な損失である,視点識別可能性行列(VDM)損失を提案した。そして,2)著者らは,あいまいな視点の特徴により近い注意を払うためにネットワークを抑制することができる,自動的階層的視点超ビジョン(AHV)方法を提案した。VDM損失とAHVによる訓練,モデルは,視点推定に関する著しい改良を達成するために,強い表現能力によって与えた。広範な実験を行い,本手法の優位性を示した。大規模なPascal3D+データセットにおいて,著者らは,すべての一般的に使用される計量の中で最先端の結果を達成した。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： モデル ,  *エントロピー ,  ネットワーク ,  曖昧さ

分類 (4件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  信号理論  (ND02020G) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： オブジェクト ,  単眼視 ,  点推定