文献

J-GLOBAL ID：202002257319826957   整理番号：20A2037920

小物体検出に基づく拡張畳込みの応用【JST・京大機械翻訳】

The Application of the Dilated Convolution based on Small Object Detection

著者 (3件)： Cai Chengtao (Harbin Engineering University,The college of Automation,Harbin,China,15001) ,  Wu Yue (Harbin Engineering University,The college of Automation,Harbin,China,15001) ,  Li Shuofeng (Harbin Engineering University,The college of Automation,Harbin,China,15001)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CCC  ページ： 7079-7083  発行年： 2020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： 物体検出はコンピュータビジョン応用の重要な部分である。それは,ロボットナビゲーション,インテリジェントビデオ監視,産業試験,航空宇宙および他の分野に広く使用されている。コンピュータビジョンの完全適用は,人間の資本の消費を減らすことができる。現在,最も深い学習ベースの方法は大きなオブジェクトに焦点を合わせており,大きなオブジェクトは常に画像の大部分を占めることを知っている。したがって,これらの方法は小さな物体を検出するのに理想的ではない。その理由は,小さな物体が非常に小さい情報を持ち,特徴を表現する能力も弱いことである。この問題を解決するために,著者らのモデルを使用し,拡張畳込みを適用することにより特徴マップの分解能を拡大することを試みた。結果は,それが小物体の検出の精度を改善することを示した。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： *畳込み ,  学習 ,  分解能 ,  コンピュータビジョン
準シソーラス用語： *物体検出 ,  航空宇宙 ,  特徴マップ ,  ビデオ監視 , 【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 (4件)： 物体検出 ,  拡張 ,  畳込み ,  応用