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J-GLOBAL ID：202002260617550855   整理番号：20A0592205

Image2高さ:単一ショット画像からの自己高さ推定【JST・京大機械翻訳】

Image2Height: Self-height Estimation from a Single-Shot Image

著者 (4件)： Shimonishi Kei (Kyoto University, Kyoto, Kyoto, Japan) ,  Fisher Tyler (University of Victoria, Victoria, BC, Canada) ,  Kawashima Hiroaki (University of Hyogo, Kobe, Hyogo, Japan) ,  Funakoshi Kotaro (Kyoto University, Kyoto, Kyoto, Japan)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12046  ページ： 863-877  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,畳込みアーキテクチャを用いた単一ショット画像からの自己高さ推定法を解析した。画像が捕捉された高さを推定するために,この方法はSLAM法とは対照的に単一画像に含まれるオブジェクト関連シーン構造を利用し,逐次画像上で幾何学的計算を用いた。したがって,ウェアラブルコンピューティング(例えば,より高い高さの推定)からアーカイブ画像の解析への様々な応用領域を考慮することができる。本論文は,示す。(1)あらかじめ訓練されたオブジェクト認識アーキテクチャからの細かいチューニングは自己高さ推定にも寄与し,(2)視覚的特徴だけでなく,画像上のそれらの位置は自己高さ推定タスクにとって基本的である。これら二つの点を,前処理と初期化のような異なる学習条件の比較と,屋内環境で得られたデータセットを用いた可視化と感度解析により検証した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 物体認識 ,  *計算機アーキテクチャ ,  感度解析 ,  前処理 ,  学習 ,  粒状材 ,  可視化 ,  同調 ,  屋内環境 ,  畳込み
準シソーラス用語： ウェアラブルコンピューティング ,  推定法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 自己高さ推定 ,  畳み込みニューラルネットワーク ,  解釈 ,  可視化

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

タイトルに関連する用語 (4件)： ショット ,  自己 ,  高さ ,  推定