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J-GLOBAL ID：202002290718245588   整理番号：20A1931138

単一ビューセットアップにおけるボール検出のための実時間CNNベースセグメンテーションアーキテクチャ【JST・京大機械翻訳】

Real-time CNN-based Segmentation Architecture for Ball Detection in a Single View Setup

著者 (2件)： Van Zandycke Gabriel (Universite catholique de Louvain, Louvain-la-Neuve, Belgium) ,  De Vleeschouwer Christophe (Universite catholique de Louvain, Louvain-la-Neuve, Belgium)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： MMSports ’19  ページ： 51-58  発行年： 2019年 
JST資料番号： D0698C  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,ボールがプレーヤーと頻繁に相互作用するが,背景に関してあまり対比しない場合において,ボールを単一視点から検出するタスクを考察した。効率的なCNNアーキテクチャにより解決されたセグメンテーションタスクとして問題を定式化する新しい方法を提案した。ボール動力学を利用するために,ネットワークを一連の連続画像で供給した。この推論モデルは,時間解析により誘導される遅延なしに実時間で実行することができる。また,試験時間データ増強が検出精度を著しく増加させることを示した。付加的貢献として,著者らは,本研究がベースであるデータセットを公開する。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相互作用 ,  *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 ,  時間分析 ,  定式化 ,  *計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： 画像列 ,  実時間 ,  プレイヤ ,  検出精度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： ボール検出 ,  バスケットボール ,  cnn ,  データセット ,  低潜在性 ,  ニューラルネットワーク ,  リアルタイム ,  単一視点

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： ボール ,  実時間 ,  CNN