文献

J-GLOBAL ID：202002266286296824   整理番号：20A1105133

パッチ一貫性とオクルージョン推定によるオプティカルフローの教師なし学習【JST・京大機械翻訳】

Unsupervised learning of optical flow with patch consistency and occlusion estimation

著者 (7件)： Ren Zhe (MoE Key Lab of Artificial Intelligence, AI Institute, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China) ,  Yan Junchi (MoE Key Lab of Artificial Intelligence, AI Institute, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China) ,  Yan Junchi (Department of Computer Science and Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China) ,  Yang Xiaokang (MoE Key Lab of Artificial Intelligence, AI Institute, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China) ,  Yuille Alan (Departments of Cognitive Science and Computer Science, Johns Hopkins University, Baltimore, MD 21218-2608 USA) ,  Zha Hongyuan (MoE Key Lab of Artificial Intelligence, AI Institute, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China) ,  Zha Hongyuan (School of Computational Science and Engineering, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, 30332 USA)
資料名： Pattern Recognition  (Pattern Recognition)
巻： 103  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0611A  ISSN： 0031-3203  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最近の研究は,深いネットワークが監視なしでオプティカルフロー推定のために訓練できることを示した。測光不変性の仮定に基づいて,これらの方法の大部分は,点ベースの後方ワーピングによる監視として再構成損失を採用する。従来のパッチマッチングに基づくアプローチに触発されて,バニラ教師なし学習法Renら[1]を改善するためのパッチベースの一貫性を提案した。対応する画素強度を比較するだけでなく,著者らは,照明変動とオクルージョンに対してよりロバストな,cenス変換を有する画像パッチを用いることによって,対応を位置付けた。さらに,新しい並列ブランチを考案し,教師なしの方法でソフトオクルージョンマスクを共同で推定した。マスクは,オクルージョンの影響を軽減するために,著者らのパッチベースの一貫性損失を重みづけるために採用した。多くの実験が,Fliing Chair,KITTIおよびMPI-Sintelベンチマークに実装されている。結果は,著者らの方法が効率的であり,FlowNet-likedネットワークを使用するピア教師なし学習法より優れていることを示した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 測光 ,  ネットワーク ,  *教師なし学習 ,  バニラ ,  画素 ,  再構成 ,  不変性 ,  ベンチマーク ,  ロバスト性 ,  *オプティカルフロー ,  *オクルージョン
準シソーラス用語： ワーピング ,  照明変化 ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： パッチ一貫性 ,  オプティカルフロー推定 ,  オクルージョン推定 ,  教師なし学習 ,  深層学習

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： パッチ ,  オクルージョン ,  推定 ,  オプティカルフロー ,  教師なし学習