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J-GLOBAL ID：202202217466961287   整理番号：22A0832042

クラスの超集合からの関連サブクラスの意味セグメンテーションの探索【JST・京大機械翻訳】

Exploring semantic segmentation of related subclasses from a superset of classes

著者 (2件)： Shah Kunjal (Department of Computer Engineering and Information Technology, Veermata Jijabai Technological Institute H. R. Mahajani Road, Matunga, Mumbai 400055, India) ,  Bhat Gururaj (Samsung Research Institute, Bangalore (SRI-B) Bengaluru 560048, India)
資料名： Pattern Recognition  (Pattern Recognition)
巻： 124  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0611A  ISSN： 0031-3203  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 画像セグメンテーションはコンピュータビジョンの分野で非常に重要な話題である。著者らは,クラスの超集合から選択したスタッフクラスのセマンティックセグメンテーションのための方法を提示した。戦略としてグループをグループ分けするならば,選択するスタッフクラスのみが必要な状況において,すべてのクラスインタクトを持つ元のデータセット上で訓練されたモデルよりも非常に高い精度を達成できることを示した。COCO-Stuffデータセットを用いて,前述の戦略を実証した。訓練目的のために,Mobilenet-v2アーキテクチャを有するDeepLabv3+を用いた。著者らは,これらの選択されたクラスに関して,連合(mIoU)の80.2パーセントの平均インターセクションを達成した。また,Learning/Computter Vision(CV)法を用いてマスクを精密化し,既存のDeepLabv3+結果と比較してより良い可視化結果を得る。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *セグメンテーション ,  *分類 ,  精度 ,  可視化 ,  モデル ,  *集合 ,  精密化 ,  コンピュータビジョン ,  計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： 画像セグメンテーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 画像セグメンテーション ,  Stuffクラス ,  Deeplab

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： クラス ,  集合 ,  サブ ,  意味 ,  セグメンテーション ,  探索