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J-GLOBAL ID：202002276974898469   整理番号：20A0832998

単一画像からのオブジェクト駆動多層シーン分解【JST・京大機械翻訳】

Object-Driven Multi-Layer Scene Decomposition From a Single Image

著者 (3件)： Dhamo Helisa (Technical University of Munich) ,  Navab Nassir (TU Munich. Germany) ,  Tombari Federico (TUM. Google)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICCV  ページ： 5368-5377  発行年： 2019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： 画像の可視コンテンツの背後の色と深さを予測する挑戦に取り組む方法を示した。著者らのアプローチは,最初に閉塞された領域を含む層におけるシーンを配置する効率的な表現である,単一のRGB入力から層状深さ画像(LDI)を構築することを目的としている。以前の研究とは異なり,著者らは,層の数に対する適応方式を可能にし,部分的に閉塞されたオブジェクトのより良い幻覚のための意味符号化を組み込んだ。さらに,著者らのアプローチはオブジェクト駆動であり,特に,閉塞された中間オブジェクトに対する精度を高める。フレームワークは2つのステップから成る。まず第一に,色と深さの観点から各オブジェクトを個別に完成し,一方シーンレイアウトを推定する。第二に,回帰層に基づくシーンを再構築し,元の入力の構造に類似するように再構成画像を強制する。学習された表現は,3D写真のような様々な応用を可能にし,単一のRGB画像からすべての現実を減少させる。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： 再構成 ,  幻覚 ,  *コンテンツ ,  三次元 ,  多層
準シソーラス用語： 再構成画像 , 【Automatic Indexing@JST】

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)： オブジェクト ,  多層 ,  シーン ,  分解