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J-GLOBAL ID：202002270798084347   整理番号：20A0714109

ADSCNet:実時間における意味的セグメンテーションのための非対称な離散的分離可能な畳込み【JST・京大機械翻訳】

ADSCNet: asymmetric depthwise separable convolution for semantic segmentation in real-time

著者 (4件)： Wang Jiawei (School of Software, Central South University, Changsha, Hunan, People’s Republic of China) ,  Xiong Hongyun (School of Information Science and Engineering, Central South University, Changsha, Hunan, People’s Republic of China) ,  Wang Haibo (School of Information Science and Engineering, Central South University, Changsha, Hunan, People’s Republic of China) ,  Nian Xiaohong (School of Information Science and Engineering, Central South University, Changsha, Hunan, People’s Republic of China)
資料名： Applied Intelligence  (Applied Intelligence)
巻： 50  号： 4  ページ： 1045-1056  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0297A  ISSN： 0924-669X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 意味論的セグメンテーションは画素ごとの位置決めと分類問題とみなすことができ,入力画像における各画素に対して意味のあるラベルを与える。深い畳込みニューラルネットワークは,近年,意味的セグメンテーションにおいて非常に成功した。しかし,いくつかの課題がまだ存在している。最初の挑戦課題は,ほとんどの現在のネットワークが複雑であり,計算コストとメモリの制限のために,モバイル機器上でこれらのモデルを展開することは困難である。ダウンサンプリングされた特徴マップからより文脈的な情報を得ることは,もう一つの挑戦課題である。この目的のために,実時間意味セグメンテーションのための軽量ニューラルネットワークである非対称デdep分離可能畳込みネットワーク(ADSCNet)を提案した。情報伝搬を容易にするために,密な方法で拡張畳込み層の集合を接続するDense Dilated Convolution Connection(DDCC)をネットワークに導入した。予測におけるより多くの文脈情報をカバーするために,ADSCNetユニットの前にプール操作を挿入した。広範な実験結果は,他のネットワークアーキテクチャと比較して,提案した方法の優れた性能を検証した。著者らのアプローチは,2秒当たり76.9フレームにおいて,citscデータセット上で67.5%のユニオン(mIOU)上の平均交差点を達成した。Copyright Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2019 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *畳込み ,  記憶装置 ,  意味論 ,  ネットワークアーキテクチャ ,  画素 ,  ニューラルネットワーク ,  *非対称性 ,  ネットワーク ,  *セグメンテーション ,  交差点
準シソーラス用語： ダウンサンプリング ,  モバイルデバイス ,  計算コスト ,  畳込みニューラルネットワーク ,  実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 意味セグメンテーション ,  密な接続 ,  リアルタイム ,  離散的に分離可能な畳込み

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 実時間 ,  意味 ,  セグメンテーション ,  非対称 ,  畳込み