マスクRCNNを用いたRyze Tello Droneを用いた物体検出【JST・京大機械翻訳】

Subash K V V; Srinu M. Venkata; Siddhartha M.R.V.; Harsha N.C. Sri; Akkala Praneeth

文献

J-GLOBAL ID：202002220123128316 整理番号：20A0964907

マスクRCNNを用いたRyze Tello Droneを用いた物体検出【JST・京大機械翻訳】

Object Detection using Ryze Tello Drone with Help of Mask-RCNN

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資料名：
巻： 2020 号： ICIMIA ページ： 484-490 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)

ここでは,画像/ビデオセグメンテーションを組み込んだ無人航空機と,それらの速度と精度のために知られている(領域畳込みニューラルネットワークを開発した)。これは,画像/ビデオにおけるオブジェクト検出とセグメンテーションを示す,高速rcnnなどの研究コミュニティにおいて興味を得ているものである。これらは,その信頼性と精度により,その信頼性とロバスト性を向上させている。これらの問題を解決した。。これらは,その信頼性とロバスト性により,その信頼性とロバスト性を向上させたものとなった。ここでは,画像/ビデオにおけるオブジェクト検出とセグメンテーションについて説明した。マスクrcnnは,オブジェクト検出とセグメンテーションタスクの範囲において良好な結果を得ることができるが,本論文では,画像/ビデオにおけるオブジェクトの位置決め,検出,分類を行い,さらに多くの制約がある。すなわち,正確な結果を得るためには,より多くの計算能力と適切/十分な量の訓練サンプルを与える必要があることを述べた。。この論文では,より多くの制約がある。すなわち,より多くの計算力を必要とし,適切/十分な量の訓練サンプルを与える必要があると述べている。。この論文では,より多くの計算力を必要とする。また,正確な結果を得るためには,より多くの制約を与えるべきであることを述べた。。この論文では,より多くの計算力を必要としたものを示した。。この論文では,より多くの制約を与える必要があることを示した。また,正確な結果を得るために,より多くの計算力と適切な量の訓練サンプルを必要とした。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】

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