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J-GLOBAL ID：202002215579294273   整理番号：20A2500649

雪運転シナリオにおける意味論的画像セグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

Semantic Image Segmentation on Snow Driving Scenarios

著者 (5件)： Lei Yayun (Hokkaido University,Graduate School of Engineering,Sapporo,Japan) ,  Emaru Takanori (Hokkaido University, Sapporo, Japan Kita 13, Nishi 8, Kita-ku, Sapporo,Research Faculty of Engineering,Hokkaido,Japan,060-8628) ,  Ravankar Ankit A. (Hokkaido University, Sapporo, Japan Kita 13, Nishi 8, Kita-ku, Sapporo,Research Faculty of Engineering,Hokkaido,Japan,060-8628) ,  Kobayashi Yukinori (Hokkaido University, Sapporo, Japan Kita 13, Nishi 8, Kita-ku, Sapporo,Research Faculty of Engineering,Hokkaido,Japan,060-8628) ,  Wang Su (Hokkaido University, Sapporo, Japan Kita 13, Nishi 8, Kita-ku, Sapporo,Research Faculty of Engineering,Hokkaido,Japan,060-8628)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICMA  ページ： 1094-1100  発行年： 2020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： 雪と氷の道路での運転の課題は,雪の多い環境における物体検出と駆動可能な地域分割の需要をもたらす。セマンティックセグメンテーション技法は,モデルが適切なデータセットに基づいて十分に訓練されるならば,良好な結果を達成できる。しかし,雪の多い環境において適切な画像を含む現在の駆動データセットは存在しない。この問題に取り組むために,著者らは,画素ごとの意味ラベリングのためのモデルを訓練して,試験するために著者らの雪の駆動データセットを導入した。この雪の運転データセットは,11のクラスを有する実際の試料と合成試料の両方から成る。一連の提案データセットに基づく比較実験を行い,改善を示すために統計と視覚結果を提供した。Copyright 2020 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： 視覚 ,  *意味論 ,  道路 ,  画素 ,  比較試験 ,  *雪 ,  *画像セグメンテーション ,  物体検出

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

タイトルに関連する用語 (4件)： 雪 ,  シナリオ ,  意味論 ,  画像セグメンテーション