文献

J-GLOBAL ID：202102256927973119   整理番号：21A1813061

密に接続した時間畳込みネットワークによる唇読【JST・京大機械翻訳】

Lip-reading with Densely Connected Temporal Convolutional Networks

著者 (5件)： Ma Pingchuan (Imperial College London) ,  Wang Yujiang (Imperial College London) ,  Shen Jie (Imperial College London) ,  Petridis Stavros (Imperial College London) ,  Pantic Maja (Imperial College London)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2021  号： WACV  ページ： 2856-2865  発行年： 2021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： 本研究では,孤立語の唇読のために,高密度に接続された時間的畳込みネットワーク(DC-TCN)を提示した。時間的畳込みネットワーク(TCN)は多くのビジョンタスクにおいて最近大きな可能性を実証してきたが,その受容野は,リップ読取シナリオにおける複雑な時間的ダイナミクスをモデル化するのに十分なほど密ではない。この問題に取り組むために,よりロバストな時間的特徴を捉えるためにネットワークに密な接続を導入した。さらに,この手法は,モデル分類電力をさらに強化するために,軽量注意機構であるSqueeze-and-Excitationブロックを利用する。ベルと whistなしで,著者らのDC-TCN方式は,野生(LRW)データセットにおけるLip Readingに関して88.36%の精度を達成して,LRW-1000データセットに関して43.65%を達成して,それはすべてのベースライン方法を上回って,両方のデータセットに関して新しい最先端技術であった。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： *畳込み ,  電力 ,  *ネットワーク ,  基準線 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： ラスタ画像処理 ,  高密度 ,  受容野 ,  最先端技術 ,  軽量 , 【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 (2件)： 畳込み ,  唇