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J-GLOBAL ID：202002284161956354   整理番号：20A0377757

シャッフル畳込みニューラルネットワークに基づく無参照立体画像品質評価【JST・京大機械翻訳】

No-Reference Stereoscopic Image Quality Assessment Based On Shuffle-Convolutional Neural Network

著者 (3件)： Li Sumei (Tianjin University,School of Electrical and Information Engineering,Tianjin,China) ,  Wang Mingyi (Tianjin University,School of Electrical and Information Engineering,Tianjin,China) ,  Hou Chunping (Tianjin University,School of Electrical and Information Engineering,Tianjin,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： VCIP  ページ： 1-4  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： 立体画像技術の開発により,立体画像品質評価(SIQA)は大きな注目を集めている。本研究では,著者らの脳の知覚特性に適合するより良いSIQA法を見出すために,著者らは,非参照SIQAのために,SCNNと呼ばれるシャッフルユニットに基づく2チャネル畳込みニューラルネットワーク(CNN)を提案した。シャッフルユニットを用いて,2つの視点の間の情報通信を完全にするために,左右の視点から抽出された特徴を混合した。他のSIQA法と異なり,提案したモデルの中の4つのシャッフルユニットは,複数の両眼融合を達成し,一方,左と右の視点を処理する。さらに,グローバルなプール層の前のShuffle v2ブロックは,SCNNの精度をさらに改善した。さらに,著者らは,より良い一般化能力を得るために,非相関バッチ正規化(DBN)を採用することが注目されている。実験結果は,提案したモデルが最先端の非参照SIQA法より優れていることを実証した。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： 正規化 ,  ロット ,  *立体画像
準シソーラス用語： *品質評価 ,  *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 (4件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  参照 ,  立体画像 ,  品質評価