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J-GLOBAL ID：202002280591593285   整理番号：20A2253728

意味論的監視に基づく半教師つき単眼深さ推定【JST・京大機械翻訳】

Semi-Supervised Monocular Depth Estimation Based on Semantic Supervision

著者 (4件)： Yue Min (Xi’an research institute of high-tech, Shaanxi, China) ,  Fu Guangyuan (Xi’an research institute of high-tech, Shaanxi, China) ,  Wu Ming (Xi’an research institute of high-tech, Shaanxi, China) ,  Wang Hongqiao (Xi’an research institute of high-tech, Shaanxi, China)
資料名： Journal of Intelligent & Robotic Systems  (Journal of Intelligent & Robotic Systems)
巻： 100  号： 2  ページ： 455-463  発行年： 2020年 
JST資料番号： T0752A  ISSN： 0921-0296  CODEN： JIRSES  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： 教師なし学習による単眼深度推定は,立体対または単眼配列からビュー再構成損失を計算することによって主に自己監督される潜在的戦略である。しかしながら,ほとんどの既存の研究は,意味論を使用せずに訓練中の幾何学的情報のみを考慮する。意味情報とビデオシーケンスを用いて深さを推定するニューラルネットワークフレームワークである意味単眼深度推定(SE-Net)を提案した。全フレームワークは,ラベル付きセマンティックグラウンドトルースデータを利用するので,半教師つきである。意味的分割画像と深さマップの間の構造的一貫性を考慮して,著者らは最初に画像に関する意味的セグメンテーションを実行して,次に,深さ推定ネットワークの構築を誘導するために意味ラベルを使用した。KITTIデータセットに関する実験は,画像からの意味情報を学習することは,単眼深度推定の効果を効果的に改善することができ,SE-Netは,深さ推定精度において,最も進んだ方法より優れていることを示した。Copyright Springer Nature B.V. 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *意味論 ,  セグメンテーション ,  ネットワーク ,  ニューラルネットワーク ,  教師なし学習 ,  再構成 ,  *単眼
準シソーラス用語： ビデオシーケンス ,  推定精度 ,  意味情報 ,  奥行きマップ ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 単眼深さ推定 ,  セマンティックセグメンテーション ,  畳込みニューラルネットワーク

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 意味論 ,  教師 ,  単眼 ,  推定