文献

J-GLOBAL ID：202002264732606789   整理番号：20A1961276

空間関係認識のための深さ情報の探索【JST・京大機械翻訳】

Exploring Depth Information for Spatial Relation Recognition

著者 (5件)： Ding Xuewei (Shanghai University, China) ,  Li Yehao (JD AI Research, China) ,  Pan Yingwei (JD AI Research, China) ,  Zeng Dan (Shanghai University, China) ,  Yao Ting (JD AI Research, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： MIPR  ページ： 279-284  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： オブジェクト間の相対深さ情報のモデリングは,画像中のオブジェクト対間の空間関係,特に「ベヘン」と「フロント」のような空間関係を認識するのに有用であることが,常によく信じられている。それにもかかわらず,空間関係認識に関するアイデアのサポートにおける証拠はなかった。本論文では,相対深さ情報の傘の下でオブジェクト対から空間述語を予測するために,新しい深さ誘導空間関係認識器(DSRR)を提案した。特に,DSRRは,各オブジェクトに対する深さ情報を予測するために,オフザイス深さ推定子上で資本化される。オブジェクトの各ペアに対する深さキューを,空間関係推論を実行するために,言語(オブジェクト名)と2D(結合ボックス座標)手がかりとさらに統合した。空間Senseデータセット上で行った大規模な実験は,最先端のモデルと比較して,著者らの提案と優れた結果を報告した。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： *言語 ,  二次元 ,  推定量
準シソーラス用語： 述語 , 【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 (2件)： 空間関係 ,  探索