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J-GLOBAL ID：202102275131922712   整理番号：21A1630149

マスク注意によるアンカーフリーオブジェクト検出【JST・京大機械翻訳】

Anchor-free object detection with mask attention

著者 (3件)： Yang He (School of Mechatronic Engineering and Automation, Shanghai University, Shanghai, China) ,  Fan Beibei (School of Mechatronic Engineering and Automation, Shanghai University, Shanghai, China) ,  Guo Lingling (School of Mechatronic Engineering and Automation, Shanghai University, Shanghai, China)
資料名： EURASIP Journal on Image and Video Processing (Web)  (EURASIP Journal on Image and Video Processing (Web))
巻： 2020  号： 1  ページ： 1-17  発行年： 2020年 
JST資料番号： U8253A  ISSN： 1687-5281  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： キーポイント検出に基づくアンカフリー方法は,大きな進歩を作った。しかし,アンカーフリー法は,粗い熱マップを生成するために畳み込みネットワークの使用にも依存する。これは大きなサイズ変動と高密度で重複する物体を持つ物体を検出するのが難しい。この問題を解決するために,まず,物体検出法のためのマスク注意機構を提案し,ネットワーク検出ヒートマップ生成の精度を改善するために,注意機構の利点を完全に利用した。次に,モデルのサイズを減らすために,最適化火災モデルを設計した。火災モデルは,グループ化畳込みの拡張である。火災モデルは,意図的なグループ化を通して同じ特徴を学習するために,畳み込みネットワーク特徴の各グループを可能にする。本論文では,マスク注意機構は,コーナー熱マップの生成を誘導するためにオブジェクトセグメンテーション画像を使用する。本アプローチは,Tentent-100Kデータセットにおいて91.84%の精度と89.83%の再現を達成した。ポピュラーなオブジェクト検出法と比較して,提案方法は,モデルサイズと精度において優位性を持っている。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  畳込み ,  *ネットワーク ,  火災モデル
準シソーラス用語： *物体検出 ,  高密度 ,  オブジェクトセグメンテーション ,  ヒートマップ , 【Automatic Indexing@JST】

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

引用文献 (33件)：

• Object detection in 20 years: a survey; arXiv e-prints; 2019; CR1; Z Zou, Z Shi, Y Guo, citation_author=J Ye
• Center and scale prediction: a box-free approach for pedestrian and face detection; arXiv e-prints; 2019; CR2; W Liu, I Hasan, citation_author=S Liao
• EURASIP J. Image Video Process.; A vehicle tracking algorithm combining detector and tracker; B Yang, M Tang, S Chen, G Wang, Y Tan, B Li; 2020; 2020; 17; 10.1186/s13640-020-00505-7; citation_id=CR3
• J. Inf. Sci.; A novel method for content-based image retrieval to improve the effectiveness of the bag-of-words model using a support vector machine; A Sarwar, Z Mehmood, T Saba, KA Qazi, A Adnan, H Jamal; 45; 2019; 117-135; 10.1177/0165551518782825; citation_id=CR4
• Z. Liang, J. Shao, D. Zhang, L. Gao, Traffic sign detection and recognition based on pyramidal convolutional networks. Neural Comput. Appl. 32, 6533-6543 (2020).

タイトルに関連する用語 (4件)： マスク ,  注意 ,  アンカー ,  オブジェクト検出