文献

J-GLOBAL ID：202102274983055414   整理番号：21A2572918

リモートセンシング画像における物体検出のための3D姿勢推定【JST・京大機械翻訳】

3D Pose Estimation for Object Detection in Remote Sensing Images

著者 (2件)： Liu Jin ,  Gao Yongjian
資料名： Sensors (Web)  (Sensors (Web))
巻： 20  号： 5  ページ： 1240  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7015A  ISSN： 1424-8220  CODEN： SENSC9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 3D姿勢推定は,リモートセンシング画像における物体検出に対して常にアクティブではあるが挑戦的なタスクである。本論文では,アンカー点予測(APP)と呼ばれるリモートセンシング画像におけるオブジェクト3D姿勢を予測するための新しいアルゴリズムを提案した。RoI変換のような以前の方法と比較して,最終出力のオブジェクト結果は方向情報を得ることができる。対象座標と画像座標間のホモグラフ変換関係を得るために,ニューラルネットワークに基づくオブジェクト多重特徴点を予測した。得られた3D姿勢は物体の三次元位置と姿勢を正確に記述できる。同時に,著者らは,物体の方向と姿勢を計算するために,方法Io U P Pを再定義する。HRSC2016データセットとDOTAデータセットについて,それぞれ0.863と0.701の精度で,このアルゴリズムを試験した。実験結果は,APPアルゴリズムの精度が著しく改善されることを示した。同時に,アルゴリズムは1段階予測を達成することができて,それは計算プロセスをより簡単でより効率的にした。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  ニューラルネットワーク ,  多重化 ,  *三次元
準シソーラス用語： *姿勢推定 ,  *物体検出 ,  グラフ変換 ,  特徴点 ,  *リモートセンシング画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： オブジェクト検出 ,  リモートセンシング画像 ,  3D姿勢

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

物質索引 (1件)： DOTA

引用文献 (35件)：

• Long, Y.; Gong, Y.; Xiao, Z.; Liu, Q. Accurate Object Localization in Remote Sensing Images Based on Convolutional Neural Networks. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 2017, 55, 2486-2498.
• Wang, G.; Wang, X.; Fan, B.; Pan, C. Feature Extraction by Rotation-Invariant Matrix Representation for Object Detection in Aerial Image. IEEE Geosci. Remote Sens. Lett. 2017, 14, 851-855.
• Deng, Z.; Sun, H.; Zhou, S.; Zhao, J.; Zou, H. Toward Fast and Accurate Vehicle Detection in Aerial Images Using Coupled Region-Based Convolutional Neural Networks. IEEE J. Sel. Top. Appl. Earth Obs. Remote Sens. 2017, 10, 3652-3664.
• Girshick, R. Fast R-CNN. In Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), Santiago, Chile, 13-16 December 2015.
• Ren, S.; He, K.; Girshick, R.; Sun, J. Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks; Curran Associates, Inc.: Montreal, QC, Canada, 2015; pp. 91-99.

タイトルに関連する用語 (4件)： リモートセンシング画像 ,  物体検出 ,  3D ,  姿勢推定