文献

J-GLOBAL ID：202002278977357134   整理番号：20A2554997

ソナー画像品質評価のための二重経路深層ニューラルネットワーク【JST・京大機械翻訳】

A Dual-Path Deep Neural Network for Sonar Image Quality Evaluation

著者 (3件)： Zhang Huiqing (Faculty of Information Technology Beijing University of Technology,Beijing,China) ,  Li Shuo (Faculty of Information Technology Beijing University of Technology,Beijing,China) ,  Li Donghao (Faculty of Information Technology Beijing University of Technology,Beijing,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICNSC  ページ： 1-5  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： ソナー技術は,海洋資源と軍事戦略の開発において重要な役割を果たす。悪い水中音響チャネルのために,ソナー技術装置によって収集したソナー画像は,種々の種類の歪みによって容易に影響を受ける。高品質ソナー画像を得るために,ソナー画像の品質を測定するために,新しいデュアルパス深層ニューラルネットワーク(DPDNN)を考案した。これら2つの経路では,バッチ正規化層を用いて,訓練時間を減らし,スキップ操作を行い,特徴抽出をスピードアップした。上記の2つの操作に基づいて,著者らは,ソナー画像のマイクロスコピックおよびマクロスコピック構造をそれぞれ抽出した。最後に,グローバル平均プール層と完全接続層を用いて,上記の2つの経路を接続した。実験は,著者らのDPDNNが,それぞれ予測性能と効率において顕著な改良を有することを示した。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： 水中音響 ,  *ソナー ,  特徴抽出 ,  *画質 ,  チャネル ,  正規化
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 , 【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 (5件)： ソナー ,  画像品質 ,  評価 ,  経路 ,  深層ニューラルネットワーク