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J-GLOBAL ID：202102228280877292   整理番号：21A0412413

畳込みニューラルネットワークとマルチスケール空間符号化に基づくシーン認識法【JST・京大機械翻訳】

Scene Recognition Algorithm Based on Convolutional Neural Networks and Multi-Scale space Encoding

著者 (3件)： Miao Ran (上海理工大学光電信息与計算机工程学院,上海200093) ,  Li Feifei (上海理工大学光電信息与計算机工程学院,上海200093) ,  Chen Qiu (上海理工大学光電信息与計算机工程学院,上海200093)
資料名： Dianzi Keji  (Dianzi Keji)
巻： 33  号： 12  ページ： 54-58,74  発行年： 2020年 
JST資料番号： C4424A  ISSN： 1007-7820  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： シーン画像は,しばしばいくつかの前景物体と背景環境によって構成される。類似場面画像はサンプリング時の尺度、視角及び背景の違いによって深刻な類内差異性を持ち、異系場面に存在する共有物体も異類情景画像間のある程度の類似性をもたらす。これによって,CNNとマルチスケール空間符号化に基づくシーン記述と認識法を提案した。この方法は,多重スケールサンプリング法,畳込みネットワークアルゴリズム,およびマルチスケール空間符号化法を結合した。マルチスケール空間の符号化方法はサンプリングネットワークを数回空間分割し、異なるサブ領域におけるCNN特徴に対して重合を行い、マルチスケール空間VLADを生成する。Scene15シーンデータセットに関する実験結果は,テスト精度が94.67%であることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *畳込み ,  *ネットワーク ,  類似性
準シソーラス用語： 視角 ,  マルチスケール ,  前景 ,  *シーン理解 ,  *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 ,  マルチスケール ,  空間符号化 ,  シーン認識