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J-GLOBAL ID：202102252924070237   整理番号：21A0044642

双眼画像とスパン特徴に基づく意味分割モデル【JST・京大機械翻訳】

Semantic Segmentation Model Based on Binocular Images and Guidance of Cross-Level Features

著者 (2件)： Zhang Di (南京理工大学計算机科学与工程学院,南京210094) ,  Lu Jianfeng (南京理工大学計算机科学与工程学院,南京210094)
資料名： Jisuanji Gongcheng  (Jisuanji Gongcheng)
巻： 46  号： 10  ページ： 275-281,288  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2532A  ISSN： 1000-3428  CODEN： JISGEV  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： 画像深さ変化領域に対する単眼画像セマンティック分割ネットワークの分割効果を改善するために,2眼画像の深さ情報と交差層特徴に基づく相補的応用のための意味論的分割モデルを提案した。双眼の左と右の入力画像の二次元情報を,既存の単眼の双生ネットワーク構造を変えずに抽出して,次に,ParallelNetに基づくカラー深さ融合モジュールを設計し,次に,2眼画像特徴点の異なる視差等級の類似性を,深さ情報を抽出するために計算した。同時に,二次元情報と融合して,深さ特性を得た。同時に、高層語義情報指導下で、クロスレベル特徴注意力モジュールを用いて、正確な低層分類境界情報を獲得し、各スケール特徴の利用率とエッジ領域の精度を向上させる。実験結果は,従来のParallelNet双眼基準モデルと比較して,このモデルが,平均交差比と画素精度を,それぞれ3.67と3.32パーセント改善し,そして,グリッドと交通標識のような類似領域のセグメンテーションを,より正確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： 意味論 ,  セグメンテーション ,  ネットワーク ,  交通標識 ,  *スパン ,  画素 ,  画像特性 ,  ネットワーク構造 ,  視差 ,  二次元 ,  規範モデル ,  単眼 ,  類似性 ,  低層 ,  上層

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 双眼 ,  スパン ,  意味 ,  モデル