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J-GLOBAL ID：202002259455941920   整理番号：20A1187711

モノレーアウト:単一画像からのアモーダルシーンレイアウト【JST・京大機械翻訳】

Mono Lay out: Amodal scene layout from a single image

著者 (6件)： Mani Kaustubh (Universite ́ de Montre ́al) ,  Daga Swapnil (HIT Hyderabad,Robotics Research Center, KCIS,India) ,  Garg Shubhika (IIT Kharagpur) ,  Shankar N. Sai (HIT Hyderabad,Robotics Research Center, KCIS,India) ,  Krishna Murthy J. (Mila - Quebec AI Institute,Montreal,Canada) ,  Krishna K. Madhava (HIT Hyderabad,Robotics Research Center, KCIS,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： WACV  ページ： 1678-1686  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： 本論文では,複雑な都市運転シナリオのレイアウトを推定する新しい非常に挑戦的な問題に取り組んだ。駆動プラットフォームから取得した単一カラー画像を与えて,道路と他の交通参加者の鳥の視点配置を予測することを目的とした。推定されたレイアウトは,画像において見えるものを超えているべきであり,投影による3D情報の損失を補償する。この問題は,画像中に隠蔽されている世界の部分に対する特徴的なシーン配置を含む,この問題のアモーダルシーンレイアウト推定を行う。この目的のために,単一画像からの実時間モードシーンレイアウト推定のための深いニューラルネットワーク,MonoLayoutを提示した。多チャネル意味占有グリッドとしてシーンレイアウトを表現し,オクルージョン画像部分に対する妥当な補完を行うために,advers的特徴学習を活用した。著者らは,鳥類の視点における道路レイアウト推定と車両占有率推定のためのいくつかの最先端のアプローチを拡張し,それらに対して徹底的に評価し,訓練ラベルを生成するための時間的センサ融合を活用して,多くのデータセット上で現在の技術を著しく凌駕した。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： 学習 ,  道路 ,  ニューラルネットワーク ,  都市 ,  三次元 ,  占有率 ,  カラー画像 ,  *オクルージョン ,  センサフュージョン
準シソーラス用語： マルチチャネル ,  実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)