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J-GLOBAL ID：202002259943944566   整理番号：20A2499752

教師なし適応ネットワークに基づく単眼水中画像からの深層結合深さ推定と色補正【JST・京大機械翻訳】

Deep Joint Depth Estimation and Color Correction From Monocular Underwater Images Based on Unsupervised Adaptation Networks

著者 (7件)： Ye Xinchen (DUT-RU International School of Information Science and Engineering, Dalian University of Technology, Liaoning, China) ,  Li Zheng (DUT-RU International School of Information Science and Engineering, Dalian University of Technology, Liaoning, China) ,  Sun Baoli (DUT-RU International School of Information Science and Engineering, Dalian University of Technology, Liaoning, China) ,  Wang Zhihui (DUT-RU International School of Information Science and Engineering, Dalian University of Technology, Liaoning, China) ,  Xu Rui (DUT-RU International School of Information Science and Engineering, Dalian University of Technology, Liaoning, China) ,  Li Haojie (DUT-RU International School of Information Science and Engineering, Dalian University of Technology, Liaoning, China) ,  Fan Xin (DUT-RU International School of Information Science and Engineering, Dalian University of Technology, Liaoning, China)
資料名： IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology  (IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology)
巻： 30  号： 11  ページ： 3995-4008  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0321A  ISSN： 1051-8215  CODEN： ITCTEM  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： 劣化可視度および幾何学的歪みは,典型的には,水中関連マシンビジョンおよびロボット知覚の開発を妨げる,開放空気ビジョンよりも水中ビジョンをより難治性にする。したがって,本論文は,マルチタスクの観点から,これらの2つの関連タスクの間の相互利益を楽しめるために,単眼水中画像からの関節水中深さ推定と色補正の問題を扱う。著者らのコアアイデアは,著者らの新しい深層学習アーキテクチャにある。効果的な水中訓練データの欠如と合成データで訓練された実世界水中画像への弱い一般化のため,著者らは,スタイルレベルと特徴レベル適応の新しい展望から問題を考察し,共同学習問題を扱う教師なし適応ネットワークを提案する。特に,スタイル適応ネットワーク(SAN)を最初に提案し,水中領域のスタイルに空気画像を適応させるスタイルレベル変換を学習した。次に,タスクネットワーク(TN)を定式化し,シーン深さを共同で推定し,ドメイン不変表現を学習することにより単一水中画像から色を補正した。全体のフレームワークは,敵対的学習方法でエンドツーエンドに訓練できる。空気対水領域適応設定の下で広範な実験を行った。提案手法は,深さ推定とカラー補正タスクの両方で最先端の手法に対して有利に機能することを示した。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： ロボット ,  エンドツーエンド方式 ,  *単眼 ,  可視度 ,  深層 ,  定式化 ,  計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： 協調学習 ,  *色補正 ,  マシンビジョン ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  テレビジョン一般  (ND12031N)

タイトルに関連する用語 (7件)： 教師 ,  適応ネットワーク ,  単眼 ,  水中画像 ,  深層 ,  推定 ,  色補正