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J-GLOBAL ID：202102244508158056   整理番号：21A0671489

エッジを意識したリファインメントによるオプティカルフロー推定のためのより豊富な集合特徴【JST・京大機械翻訳】

Richer Aggregated Features for Optical Flow Estimation with Edge-aware Refinement*

著者 (6件)： Wang Xianshun (Shanghai Institute of Microsystem and Information Technology, Chinese Academy of Sciences,Bionic Vision System Laboratory, State Key Laboratory of Transducer Technology) ,  Zhu Dongchen (Shanghai Institute of Microsystem and Information Technology, Chinese Academy of Sciences,Bionic Vision System Laboratory, State Key Laboratory of Transducer Technology) ,  Song Jiafei (Shanghai Institute of Microsystem and Information Technology, Chinese Academy of Sciences,Bionic Vision System Laboratory, State Key Laboratory of Transducer Technology) ,  Liu Yanqing (Shanghai Institute of Microsystem and Information Technology, Chinese Academy of Sciences,Bionic Vision System Laboratory, State Key Laboratory of Transducer Technology) ,  Li Jiamao (Shanghai Institute of Microsystem and Information Technology, Chinese Academy of Sciences,Bionic Vision System Laboratory, State Key Laboratory of Transducer Technology) ,  Zhang Xiaolin (Shanghai Institute of Microsystem and Information Technology, Chinese Academy of Sciences,Bionic Vision System Laboratory, State Key Laboratory of Transducer Technology)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： IROS  ページ： 5761-5768  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： 最近のCNNベースの光フローアプローチは,特徴抽出とフロー推定の分離構造を持っている。オプティカルフローのコアタスクは,対応するポイントを見つけるが,豊かな表現は,そのようなマッチング問題の重要な部分である。しかし,先行研究は,通常,特徴抽出よりフロー復号器の設計に多くの注意を払っている。本論文では,階層的拡張アーキテクチャとボトムアップ集約方式を用いて,各ピラミッドレベルの特徴表現を豊かにする新しい光フロー推定ネットワークを示した。さらに,エッジ誘導古典的手法に触発して,エッジ認識アイデアを著者らのアプローチに持ち,運動境界を扱うためのエッジ意識精密化(EAR)サブネットワークを提案した。PWC-Netと同じ復号化構造を用いて,著者らのネットワークは,大きなマージンによってそれを凌駕して,KITTI-2012とKITTI-2015の両方に関して,すべての導関数をリードした。更なる性能解析は,提案したアイデアの有効性を証明した。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： ネットワーク ,  復号器 ,  特徴抽出 ,  復号化 ,  精密化 ,  導関数 ,  有効性 ,  計算機アーキテクチャ ,  性能分析 ,  *オプティカルフロー
準シソーラス用語： ボトムアップ ,  サブネットワーク ,  特徴表現 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： エッジ ,  意識 ,  オプティカルフロー ,  推定 ,  集合