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J-GLOBAL ID：202102232454440490   整理番号：21A0671939

深さと自己運動推定のための自己教師付き注意学習【JST・京大機械翻訳】

Self-Supervised Attention Learning for Depth and Ego-motion Estimation

著者 (2件)： Sadek Assem (Naver Labs Europe,Meylan,France,38240) ,  Chidlovskii Boris (Naver Labs Europe,Meylan,France,38240)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： IROS  ページ： 10054-10060  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： 画像シーケンスからの深さとエゴモーション推定の問題に取り組んだ。ドメインにおける最近の進歩は,自己監督された方法で画像再構成を用いて両方のタスクに対して深い学習モデルを訓練することを提案する。仮定と現在のアプローチの限界を改訂し,深さとego-動き推定の性能を高めるための2つの改良を提案した。最初にLieグループ特性を用いて,シーケンスとそれらの再構成における画像間の幾何学的一貫性を強制した。次に,画像再構成が崩壊する画像領域に注目した機構を提案する。パイプラインにおける注意ゲートの形で注意機構を統合し,マスクとして注意係数を用いる方法を示した。KITTIデータセットの新しいアーキテクチャを評価し,以前の技術と比較した。提案手法は,ego-motion推定のための最新の結果を改善し,深さ推定に対して同等の結果を達成することを示した。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： *学習 ,  学習モデル ,  再構成 ,  計算機アーキテクチャ ,  画像再構成 ,  動き推定
準シソーラス用語： 画像列 , 【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 (6件)： 自己運動 ,  推定 ,  自己 ,  教師 ,  注意 ,  学習