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J-GLOBAL ID：202002234666204997   整理番号：20A0426413

畳込みニューラルネットワークを用いた物体検出のためのガイドライン【JST・京大機械翻訳】

A Guideline for Object Detection Using Convolutional Neural Networks

著者 (4件)： Zhang Xingguo (Akita Prefectural University, Yurihonjo City, Japan) ,  Chen Guoyue (Akita Prefectural University, Yurihonjo City, Japan) ,  Saruta Kazuki (Akita Prefectural University, Yurihonjo City, Japan) ,  Terata Yuki (Akita Prefectural University, Yurihonjo City, Japan)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 572  ページ： 157-164  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 物体検出の主目的は,画像から特定のターゲットを検出し,位置決めすることである。従来の検出法は通常複雑であり,検出ターゲットの事前知識を必要とする。本論文では,画像からオブジェクト検出を行うために畳込みニューラルネットワークを用いる方法を紹介する。これはコンピュータビジョンの重要な領域の一つである。オブジェクト検出を構築するために,まず,ニューラルネットワークによりオブジェクトの位置決めやランドマークを得ることができるかを学習する。そして,次に,スライディングウィンドウ検出アルゴリズムの詳細を与えて,プロセスをスピードアップするためにスライディングウィンドウの畳込み実装を使用する方法を紹介する。次に,移動学習と訓練ネットワークのための自己学習データの作成方法を紹介する。Copyright Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： コンピュータビジョン ,  *ニューラルネットワーク ,  *ネットワーク ,  検出法 ,  学習 ,  *畳込み ,  検出アルゴリズム ,  *物体検出 ,  *畳込みニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 自己学習 ,  スライディングウィンドウ ,  ランドマーク ,  事前知識 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： オブジェクト検出 ,  境界ボックス ,  伝達学習

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  物体検出 ,  ガイドライン