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J-GLOBAL ID：202002246665091661   整理番号：20A0832807

画像認識のための局所関係ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Local Relation Networks for Image Recognition

著者 (4件)： Hu Han (Microsoft Research Asia) ,  Zhang Zheng (MSRA) ,  Xie Zhenda (Tsinghua University) ,  Lin Stephen (Microsoft Research)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICCV  ページ： 3463-3472  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： コンボリューション層は,コンピュータビジョンにおける主要な特徴抽出器である。しかし,コンボリューションにおける空間集約は基本的にパターンマッチングプロセスであり,空間分布を変化させることにより視覚要素のモデリングにおいて非効率的な固定フィルタを適用する。本論文は,局所的関係層と呼ばれる新しい画像特徴抽出器を提示して,それは局所的画素対の組成的関係に基づいて,適応的に凝集重みを決定した。この関係アプローチにより,視覚要素をより高いレベルのエンティティに,意味論的推論に利益を与えるより効率的な方法で合成することができる。局所相関ネットワーク(LR-Net)と呼ばれる局所的関係層で構築されたネットワークは,画像ネット分類のような大規模認識タスクに関する通常のコンボリューションで構築されたものより大きなモデリング能力を提供することが分かった。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： パターンマッチング ,  畳込み ,  *ネットワーク ,  凝集 ,  視覚 ,  特徴抽出 ,  コンピュータビジョン ,  *画像認識 ,  フィルタ ,  画素 ,  空間分布
準シソーラス用語： エンティティ ,  画像特徴抽出 , 【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 (1件)： 画像認識