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J-GLOBAL ID：202002223331501793   整理番号：20A2148735

角度損失関数を持つGoogLeNetによる人工色恒常性【JST・京大機械翻訳】

Artificial Color Constancy via GoogLeNet with Angular Loss Function

著者 (1件)： Sidorov Oleksii (The Norwegian Colour and Visual Computing Laboratory, NTNU, Gjovik, Norway)
資料名： Applied Artificial Intelligence  (Applied Artificial Intelligence)
巻： 34  号： 9  ページ： 643-655  発行年： 2020年 
JST資料番号： T0289A  ISSN： 0883-9514  CODEN： AAINEH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ABSTRACT:カラー一貫性は,照明と無関係に色を知覚する人間の視覚システムの能力である。機械を動かすと,この特徴は色情報を用いる多くの分野で有益である。特に,それはシーン理解と物体認識を著しく改善する。本論文では,2つの主な特徴を持つ転送学習ベースアルゴリズムを提案した:多くの最先端アルゴリズムより高い精度および実装の単純さ。GoogLeNetが実験で使用されたという事実にもかかわらず,与えられたアプローチは任意の畳み込みニューラルネットワークに適用できる。さらに,この問題に特化した新しい損失関数の設計を議論し,いくつかの最適オプションを提案した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  学習 ,  *損失関数 ,  物体認識
準シソーラス用語： *色覚恒常 ,  色情報 ,  シーン理解 ,  視覚システム ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  テレビジョン一般  (ND12031N) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 損失関数 ,  人工 ,  色恒常性