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J-GLOBAL ID：202002242714304920   整理番号：20A0902643

空間コンテキストを用いた都市シーンの意味セグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

Semantic Segmentation of Urban Scenes Using Spatial Contexts

著者 (2件)： Wang Jeonghyeon (Robotics Program, Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST), Daejeon, South Korea) ,  Kim Jinwhan (Department of Mechanical Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST), Daejeon, South Korea)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 55254-55268  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本論文では,道路レイアウトの共同推論と空間コンテキストを適用することによる都市シーンの意味的セグメンテーションのための方法を提案した。提案した方法は,都市環境における関連要素の集合がそれらの間に位置関係を含むという予測に基づいている。この関係は,画像を正確にセグメント化するための位置事前およびラベル共起としてモデル化できる。これらの環境特性を適用するために,道路-正規座標と呼ばれる特別な座標を,推論された道路配置に関して定義した。これらの座標は,既存のセグメンテーションアルゴリズムの結果から限界確率に基づく最も適合する道路配置を得ることによって決定される。ライダーセンサからの深さ情報を持つ画像におけるすべての可能なセグメントを道路-正規座標に投影し,学習位置事前およびラベル共起統計を条件付きランダムフィールドモデルの付加的ポテンシャルとして各セグメントに適用した。提案した方法を,画像と対応する点雲を含む公開可能な都市データセットで評価した。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 ,  学習 ,  *セグメンテーション ,  道路 ,  *都市 ,  センサ ,  都市環境 ,  LIDAR
準シソーラス用語： レーザレーダ ,  位置関係 ,  空間的コンテキスト ,  環境特性 , 【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)： 空間コンテキスト ,  都市 ,  シーン ,  意味 ,  セグメンテーション