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J-GLOBAL ID：202002229755508701   整理番号：20A0375836

AtRousアルゴリズムと畳込みCRFに基づく画像意味セグメンテーション法【JST・京大機械翻訳】

Image Semantic Segmentation Method Based on Atrous Algorithm and Convolution CRF

著者 (4件)： Lv Linjue (College of Intelligence Science and Technology, National University of Defense Technology,Changsha,Hunan) ,  Li Xingwei (College of Intelligence Science and Technology, National University of Defense Technology,Changsha,Hunan) ,  Jin Jiating (College of Intelligence Science and Technology, National University of Defense Technology,Changsha,Hunan) ,  Li Xinlong (College of Intelligence Science and Technology, National University of Defense Technology,Changsha,Hunan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICCSNT  ページ： 160-165  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： 意味画像セグメンテーションのために,CNNのためのバックエンド処理として条件付き確率場確率グラフモデルを用いて多くの研究を行った。より成功した研究の中で,DCNNは,パラメータの数と計算量を増加させることなく,知覚領域を拡張するために,攻撃的なコンボリューションを導入する。複数のスケールからの画像のオブジェクトとコンテキストを,アトラス空間ピラミッドプールを通して捕捉する。DCNNとProbabilityグラフモデルを結合することによって,オブジェクト境界の位置決めを強化する。しかし,条件付きランダムフィールドには,遅い訓練と推論の欠点があり,内部パラメータを学習することが困難である。畳込みCRFを導入し,畳込み操作を通してCRFの問題を解決し,GPU上に効果的に実装することができる。提案したアルゴリズムは,PASCAL VOC-2012意味画像セグメンテーションタスクにおいて良好な結果を達成した。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： *アルゴリズム ,  *畳込み ,  計算量 ,  PASCAL ,  知覚野 ,  *セグメンテーション
準シソーラス用語： 確率場 ,  アトラス ,  グラフモデル ,  条件つき確率場 ,  バックエンド ,  画像セグメンテーション , 【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)： アルゴリズム ,  畳込み ,  CRF ,  意味 ,  セグメンテーション