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J-GLOBAL ID：202102281590228866   整理番号：21A0234454

深層ニューラルネットワーク訓練のための背景/前景セグメンテーションを用いた熱画像における歩行者の自動アノテーション【JST・京大機械翻訳】

Automatic annotation of pedestrians in thermal images using background/foreground segmentation for training deep neural networks

著者 (4件)： Shaikh Zuhaib Ahmed (TELIN-IPI, Ghent University - imec,Ghent,Belgium) ,  Allebosch Gianni (TELIN-IPI, Ghent University - imec,Ghent,Belgium) ,  Veelaert Peter (TELIN-IPI, Ghent University - imec,Ghent,Belgium) ,  Wilfried Philips (TELIN-IPI, Ghent University - imec,Ghent,Belgium)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： SSCI  ページ： 1444-1451  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： 物体検出のための深層ニューラルネットワークは,それらの効率の実質的な改善とその応用における増加により,大きな興味が持たれている。しかし,そのようなネットワークを訓練することは,時間と人間の努力に関して非常に高価である大きな注釈付きデータセットを必要とする。この文脈において,豊富な視覚特徴に依存するいくつかの自動画像アノテーション解を提案し,カラー画像のみに適している。他方,最近の実験は,カラーカメラだけでは歩行者関連アプリケーションには十分ではなく,熱カメラのような他の視覚センサを使用する必要性があることを証明した。本論文では,Faster-RCNNを訓練するための適応バックグラウンド/地上推定モデルを用いた熱画像における歩行者検出のための自動画像アノテーション手法を提案した。長期実験で得た結果は,著者らの技術の有効性を実証した。結果はまた,提案技法が自動的に画像アノテーションを生成するのに非常に有用であり,異なるモダリティを持つカメラのための手動注釈付きデータセットを持たない深いニューラルネットワークを訓練することを示した。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： カメラ ,  *セグメンテーション ,  *ネットワーク ,  *歩行者 ,  *ニューラルネットワーク ,  応用プログラム ,  *熱画像 ,  有効性 ,  カラー画像 ,  視覚センサ ,  *アノテーション
準シソーラス用語： モダリティ ,  物体検出 ,  推定モデル ,  *ディープニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (8件)： 深層ニューラルネットワーク ,  訓練 ,  背景 ,  前景 ,  セグメンテーション ,  熱画像 ,  歩行 ,  アノテーション