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J-GLOBAL ID：202002220224477338   整理番号：20A0875414

魚眼画像における変形物体検出のための回転敏感ニューラルネットワークの学習【JST・京大機械翻訳】

Learning Rotation Sensitive Neural Network for Deformed Objects’ Detection in Fisheye Images

著者 (2件)： Chen Zhen (Institute of Product and Process Innovation, Leuphana University Lueneburg,Lueneburg,Germany) ,  Georgiadis Anthimos (Institute of Product and Process Innovation, Leuphana University Lueneburg,Lueneburg,Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICRAE  ページ： 125-129  発行年： 2019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： 物体検出は魚眼カメラを装備した知的システムにおいて重要な役割を果たす。魚眼画像は広視野を捉えるが,半径方向に変形する。変形は,物体のエッジと画像の間の相対角度を変化させる。したがって,水平境界ボックスは,先進的ニューラルネットワーク訓練におけるオブジェクトの位置と次元の正確な記述を実行することができない。本論文において,著者らは,魚眼画像検出に関する1段階回帰を実現するために,回転敏感ニューラルネットワークターゲットを構築した。オブジェクトの記述と検出には,指向境界ボックスを適用した。提案した方法を評価するために,二つのカテゴリを含む新しいラベル付きフィッシュアイ画像データセットを開発した。ネットワークモデル訓練は約3時間を要し,テストセットにより100%の貴重さを達成した。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： 半径方向 ,  *ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 画像データ ,  広視野 ,  インテリジェントシステム ,  魚眼カメラ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 魚 ,  眼 ,  物体検出 ,  ニューラルネットワーク ,  学習