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J-GLOBAL ID：202102234534671453   整理番号：21A3312520

SiamPolar:極表現による半教師つき実時間ビデオオブジェクトセグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

SiamPolar: Semi-supervised realtime video object segmentation with polar representation

著者 (6件)： Li Yaochen (School of Software Engineering, Xian Jiaotong University, China) ,  Hong Yuhui (School of Software Engineering, Xian Jiaotong University, China) ,  Song Yonghong (School of Software Engineering, Xian Jiaotong University, China) ,  Zhu Chao (School of Software Engineering, Xian Jiaotong University, China) ,  Zhang Ying (School of Software Engineering, Xian Jiaotong University, China) ,  Wang Ruihao (MEGVII Technology, China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 467  ページ： 491-503  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ビデオオブジェクトセグメンテーション(VOS)は自律車両ナビゲーションの必須部分である。精度計量の他に,リアルタイム速度は自律車両のアルゴリズムにとって非常に重要である。本論文では,新しい極性表現を用いたSiameseネットワークに基づく半教師つき実時間法を提案した。結合ボックスの入力は,ビデオオブジェクト検出タスクに適用されるオブジェクトマスクよりも初期化される。極性表現は,微妙な精度損失でマスクを符号化するためのパラメータを減らすことができ,それにより,アルゴリズム速度を著しく改良することができた。異なる空間スケールから特徴を抽出するために,非対称なシームネットワークも開発した。さらに,剥離畳込みを提案し,極性ヘッドの分岐間の拮抗作用を低減した。このアイデアに基づいて,反復相互相関と半FPNを設計した。DAVIS-2016データセットと他の公開データセットに関する実験結果は,提案した方法の有効性を実証した。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  極性 ,  畳込み ,  ネットワーク ,  拮抗作用 ,  非対称性 ,  *録画装置 ,  有効性
準シソーラス用語： 自律性 ,  相互相関 ,  物体検出 ,  実時間 ,  *オブジェクトセグメンテーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ビデオオブジェクトトラック ,  実時間ビデオセグメンテーション ,  極表現 ,  Siamesネットワーク

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 表現 ,  教師 ,  実時間 ,  ビデオオブジェクトセグメンテーション