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J-GLOBAL ID：202002291356044506   整理番号：20A1507402

微分進化に基づくTextonboost【JST・京大機械翻訳】

Textonboost based on differential evolution

著者 (3件)： Ono Keiko (Ryukoku University, Kyoto, Japan) ,  Tawara Daisuke (Ryukoku University, Kyoto, Japan) ,  Hanada Yoshiko (Kansai University, Osaka, Japan)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： GECCO ’19  ページ： 322-323  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： 画像の意味理解には,画素ベース上の意味セグメンテーションが必要である。CNNの使用は,十分な試験画像が存在する場合には主流であるが,本研究では,少数の試験画像を持つ環境においてロバストである方法を開発することを目的とする。特に,微分進化法を用いてTextonboostを改善した。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： *セグメンテーション ,  画素 ,  ロバスト性 ,  *微分進化

著者キーワード (3件)： 微分進化 ,  画像セグメンテーション ,  教科書

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (1件)： 微分進化