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J-GLOBAL ID：202102265224310922   整理番号：21A0009431

CNNベース特徴マージングネットワークを用いた測光ステレオ【JST・京大機械翻訳】

Photometric Stereo Using CNN-based Feature-Merging Network

著者 (2件)： Song Euijeong (Korea University,Department of Mechanical Engineering,Seoul,Korea) ,  Chang Minho (Korea University,Department of Mechanical Engineering,Seoul,Korea)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICCAS  ページ： 865-868  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： 非積層物体から表面法線データを導出するために有効である,畳込みニューラルネットワーク(CNN)ベースの方法を用いた測光ステレオ法を提案した。この方法は,共有特徴抽出ネットワークを用いてオブジェクトの画像集合から特徴マップを抽出し,2つのプール法を用いて抽出した特徴マップを併合する:最大プールと平均プール。併合された特徴マップを連結し,最終的CNN層に通過し,表面法線マップを導いた。著者らは,最も広く使用されたベンチマークデータセットに関する著者らのネットワークをテストして,著者らの方法が既存の深層学習ベースの測光ステレオ法より性能が優れていることを確認した。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： *ネットワーク ,  特徴抽出 ,  積層材料 ,  ベンチマーク
準シソーラス用語： 特徴マップ ,  *照度差ステレオ法 ,  深層学習 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【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 (3件)： CNN ,  マージング ,  測光ステレオ