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J-GLOBAL ID：202002249749587796   整理番号：20A2500196

統計的マスクを用いた深さ推定のための教師なし単眼訓練法【JST・京大機械翻訳】

Unsupervised Monocular Training Method for Depth Estimation Using Statistical Masks

著者 (5件)： Wang Xiangtong (School of Aeronautics and Astronautics, Sichuan University, Chengdu, China) ,  Li Wei (School of Aeronautics and Astronautics, Sichuan University, Chengdu, China) ,  Yang Menglong (School of Aeronautics and Astronautics, Sichuan University, Chengdu, China) ,  Cheng Peng (School of Aeronautics and Astronautics, Sichuan University, Chengdu, China) ,  Liang Binbin (School of Aeronautics and Astronautics, Sichuan University, Chengdu, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 191530-191541  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： 最近,畳み込みニューラルネットワークに基づく教師なし単眼訓練法は,既に,深さ推定の精度の改善において驚くほどの進歩を示している。しかし,これらの方法の性能は,閉塞画素,低テクスチャ画素などの問題のある画素から深く悩まされる。本論文では,問題のある画素をセグメンテーションするための誤差マップの統計によるマスクへの方法を導入した。問題のある画素を分類するために付加的セグメンテーションネットワークを使用する従来の方法とは異なり,問題画素をフィルタリングするための同一マスク,平均マスク,および分散マスクを生成するために,マルチタスク学習アーキテクチャを使用した。実験結果は,著者らの提案方法がKITTIデータセットに関する他の相対方法と比較して満足な性能を有することを示した。さらに,この方法をUAVデータセットVisDoneに適用し,その結果,移動物体を検出する方法の有効性も示した。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： セグメンテーション ,  フィルタリング ,  画素 ,  移動体 ,  *単眼 ,  有効性 ,  計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： マルチタスク学習 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (6件)： 統計 ,  マスク ,  推定 ,  教師 ,  単眼 ,  訓練