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J-GLOBAL ID:202202213194359984   整理番号:22A0450494

都市シーンの実時間セマンティックセグメンテーションのための結合ピラミッド注意ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Joint pyramid attention network for real-time semantic segmentation of urban scenes
著者 (3件):
資料名:
巻: 52  号:ページ: 580-594  発行年: 2022年 
JST資料番号: W0297A  ISSN: 0924-669X  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: ドイツ (DEU)  言語: 英語 (EN)
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意味セグメンテーションはコンピュータビジョンにおける先進的研究題目であり,画像理解と解析のための基本的技術とみなすことができる。しかしながら,現在のセマンティックセグメンテーションネットワークの大部分は,自律駆動システム,ドローンアプリケーション,および指紋認識システムのようなモバイル端末分野における高い処理速度と低い計算複雑性のための要求を無視しながら,セグメンテーション精度に焦点を合わせるだけである。現在の意味セグメンテーションタスクが直面する問題に狙いを定めて,その高い計算コストのために実際の産業ニーズを満たすことは難しい。実時間意味セグメンテーションのための結合ピラミッド注意ネットワーク(JPANet)を提案した。最初に,著者らは,強力な意味情報を有する多重ネットワークステージを学習マルチスケール特徴表現と結合できる結合特徴ピラミッド(JFP)モジュールを提案して,したがって,画素分類性能を改善した。第2に,著者らは,浅いネットワークマルチレベル局所特徴を捕えるために空間詳細抽出(SDE)モジュールを構築し,ダウンサンプリング段階で失われた幾何学的情報を作成した。最後に,空間次元とチャネル次元におけるハイブリッド注意機構を通して空間情報と意味情報を適切に統合する両側特徴融合(BFF)モジュールを設計し,高レベル特徴と低レベル特徴の間の対応を完全に利用した。2つの挑戦的な都市道路シーンデータセット(都市景観とCamVid)に関する一連の実験を行い,優れた結果を得た。それらの中で,都市景観データセットに関する実験結果は,512×1024高分解能画像に対して,著者らの方法が,単一1080Ti GPU上で,1秒あたり109.9フレーム(FPS)で,71.62%の平均インターセクション(mIoU)を達成することを示した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
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JSTが定めた文献の分類名称とコードです
図形・画像処理一般  ,  パターン認識 

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