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J-GLOBAL ID：202102242307259936   整理番号：21A0448696

深さ勾配を用いたマルチタスクおよび多重入力アーキテクチャによる単眼深さ推定【JST・京大機械翻訳】

Monocular Depth Estimation with a Multi-task and Multiple-input Architecture Using Depth Gradient

著者 (2件)： Takamine Michiru (Graduate School of Engineering and Science, University of the Ryukyus,Nishihara-town,Japan) ,  Endo Satoshi (School of Engineering, University of the Ryukyus,Faculty of Engineering,Nishihara-town,Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： SCIS&ISIS  ページ： 1-6  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： 本論文では,マルチタスクと多重入力ネットワークアーキテクチャによる単眼深度推定タスクに取り組んだ。統合ネットワークは,深さ勾配情報を利用して,教師つき学習と教師なし学習に適用できる。このアーキテクチャは教師つき学習に関する深度推定を改善し,教師なし学習における構造運動を改善することを確認した。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： 構造運動 ,  教師なし学習 ,  教師つき学習 ,  統合通信網 ,  *多重化 ,  単眼 ,  *計算機アーキテクチャ ,  ネットワークアーキテクチャ
準シソーラス用語： *マルチタスク , 【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 (6件)： 勾配 ,  マルチタスク ,  多重 ,  アーキテクチャ ,  単眼 ,  推定