文献

J-GLOBAL ID：202002232947452760   整理番号：20A0793226

ロボットのための検出プライアと反復グラフカットによる意味セグメンテーションの強化【JST・京大機械翻訳】

Enhancing semantic segmentation with detection priors and iterated graph cuts for robotics

著者 (3件)： Antonello Morris (Intelligent Autonomous Systems Laboratory (IAS-Lab), Department of Information Engineering (DEI), University of Padova, Via Ognissanti 72, 35129, Padova, Italy) ,  Chiesurin Sabrina (School of Mathematical and Computer Sciences, Heriot Watt University, Edinburgh Campus, Boundary Rd N, EH14 4AS, Edinburgh, Scotland, United Kingdom) ,  Ghidoni Stefano (Intelligent Autonomous Systems Laboratory (IAS-Lab), Department of Information Engineering (DEI), University of Padova, Via Ognissanti 72, 35129, Padova, Italy)
資料名： Engineering Applications of Artificial Intelligence  (Engineering Applications of Artificial Intelligence)
巻： 90  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： T0797A  ISSN： 0952-1976  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 人間-ロボット相互作用を促進するために,自律ロボットはそれらが操作する環境を理解する必要がある。この文脈において,主要な課題の一つは意味的セグメンテーションであり,重要なオブジェクトの認識と共に,探索中のロボットを支援することができ,新しい行動を計画し,環境と相互作用することができる。本研究では,2つのオブジェクト検出器,Mask R-CNNとYou Only Look Once(Yolo)を統合し,洗練することにより,3Dエンタングルフォレスト(3DEF)に基づく多視点意味セグメンテーションシステムを拡張した。この新しいシステムは,2Dと3Dデータの両方をうまく利用することに成功した。著者らの実験は,著者らのアプローチが最先端技術と競争力があり,正確な意味論的セグメンテーションをもたらすことを示した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相互作用 ,  *セグメンテーション ,  意味論 ,  三次元 ,  自律ロボット ,  *ロボット ,  二次元
準シソーラス用語： 三次元データ ,  物体検出 ,  ヒューマンロボットインタラクション ,  *グラフカット , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 意味論的シーン理解 ,  オブジェクト検出 ,  セグメンテーションとカテゴリー化 ,  マッピング

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： ロボット ,  反復 ,  グラフカット ,  意味 ,  セグメンテーション ,  強化