車両占有監視におけるオブジェクト検出,意味セグメンテーションおよび人間姿勢推定のためのマルチタスクネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Ebert Nikolas; Mangat Patrick; Wasenmueller Oliver

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202216763275253 整理番号：22P0342704

車両占有監視におけるオブジェクト検出,意味セグメンテーションおよび人間姿勢推定のためのマルチタスクネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Multitask Network for Joint Object Detection, Semantic Segmentation and Human Pose Estimation in Vehicle Occupancy Monitoring

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発行年： 2022年05月03日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年05月03日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

安全な自律運転を確保するためには,車両内および周辺の条件に関する正確な情報が必要である。従って,車両内の居住者と物体の監視は極めて重要である。最先端では,単一あるいは多重深層ニューラルネットワークを物体認識,意味セグメンテーション,または人間姿勢推定のいずれかに用いる。対照的に,著者らは,著者らのマルチタスク検出,セグメンテーションおよびPose推定ネットワーク(MDSP),すなわち,占有監視の領域においてこれら3つのタスクを共同で解決する最初のマルチタスクネットワークを提案した。共有アーキテクチャにより,メモリと計算コストは,より高い精度を達成しながら節約できる。さらに,このアーキテクチャは,簡単なエンドツーエンド訓練中の3つの前述のタスクの柔軟な組合せを可能にする。優れた性能を実証するために,公開データセットSVIROとTiCaMに関する包括的評価を行った。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , パターン認識

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