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J-GLOBAL ID：202102222738740755   整理番号：21A0067128

注意(脱脂)としての検出特徴:Amur Tiger再同定へのキーポイントフリーアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Detection Features as Attention (Defat): A Keypoint-Free Approach to Amur Tiger Re-Identification

著者 (5件)： Cheng Xinhua (Sichuan University,College of Computer Science,Chengdu,China) ,  Zhu Jianing (Sichuan University,College of Computer Science,Chengdu,China) ,  Zhang Nan (Sichuan University,College of Computer Science,Chengdu,China) ,  Wang Qian (Sichuan University,College of Computer Science,Chengdu,China) ,  Zhao Qijun (Sichuan University,College of Computer Science,Chengdu,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICIP  ページ： 2231-2235  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： カメラトラップ画像における動物の自動同定は,野生生物保護におけるその貴重な可能性のため,ますます注目を集めている。既存の方法の典型的パイプラインは,分離動物検出と再同定モジュールを含み,最先端の再同定方法は,ロバストな特徴を抽出するための動物の注釈付きキーポイントを使用するか,または複数の特徴を学ぶために余分な枝を採用する。本論文では,再同定モジュールがより効果的な特徴を学習するのを助けるために,検出モジュールによって抽出された特徴マップを利用することによって,Amur tiger再識別に対するキーポイントフリーアプローチを提案した。検出特徴マップに基づく入力画像のための付加的マスクを生成する検出特徴(DeFAt)モジュールを考案した。マスクされた画像を用いて,再識別モジュールは画像中のタイガー領域に関してより多くの注目を築くが,一方,メシーバックグラウンドによる混乱はある程度除去されることを示した。著者らの評価結果は,提案したDeFAtモジュールが,キーポイントアノテーションが利用できないとき,アムールタイガー再識別精度を効果的に改良できることを証明した。Copyright 2021 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： 弁別器 ,  *脱脂 ,  動物 ,  野生生物 ,  ロバスト性 ,  アノテーション
準シソーラス用語： 特徴マップ , 【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)： 注意 ,  脱脂 ,  Tiger ,  同定