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J-GLOBAL ID：202002272680402795   整理番号：20A2283684

X線画像における小物体のためのワンショット検出器の精度の改善【JST・京大機械翻訳】

Improving the Accuracy of One-Shot Detectors for Small Objects in X-ray Images

著者 (2件)： Demochkina Polina (National Research University Higher School of Economics,Nizhny Novgorod,Russia) ,  Savchenko Andrey V. (National Research University Higher School of Economics,Laboratory of Algorithms and Technologies for Network Analysis,Nizhny Novgorod,Russia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： RusAutoCon  ページ： 610-614  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： 本論文では,深層ニューラルネットワークを用いた高品質X線画像上の小物体の検出問題に取り組んだ。まず,2段階手法を実装し,まず,入力画像を部分重複ブロックに分割し,小さな物体を検出により識別する。第二に,小さなブロックを従来の単一ショット検出器に供給した。これらの検出器は,同じ方法で抽出された訓練画像のブロックを用いて訓練される。カスタム検査複合体からのX線画像の2つのデータセットを,実験的研究において調査した。データ増強による提案アルゴリズムは,従来の技術と比較して,より精密な結果を導くことを示した:この方法は,用いたバックボーン畳込みニューラルネットワークのタイプに依存して,従来の手法よりも5.4~25.7%優れていた。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： アルゴリズム ,  複合体 ,  検出器 ,  *X線画像
準シソーラス用語： 高品質 ,  ディープニューラルネットワーク ,  畳込みニューラルネットワーク , 【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 (3件)： X線画像 ,  物体 ,  ショット検出