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J-GLOBAL ID：202202231637157735   整理番号：22A0997383

PWC-Netに基づく多層重みと軽量改良オプティカルフロー推定アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Multi-layer weight and lightweight improved optical flow estimation algorithm based on PWC-Net

著者 (3件)： Hu Yixuan (上海工程技術大学,上海201620) ,  Wu Fei (上海工程技術大学,上海201620) ,  Xiong Yujie (上海工程技術大学,上海201620)
資料名： Jisuanji Yingyong Yanjiu  (Jisuanji Yingyong Yanjiu)
巻： 39  号： 1  ページ： 291-295  発行年： 2022年 
JST資料番号： C2536A  ISSN： 1001-3695  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 既存のオプティカルフロー推定方法のリアルタイム性が不足している問題に対して、軽量化深度分離コンボリューションのPWC-Net改良モデル(depthseparablepyramid,warpingandcostvolume)を提案した。DS-PWC)。その改善は、従来の二次元畳み込みネットワーク層を深度分離可能巻き積層にデカップルし、DS-PWCはピラミッド層において層数に基づく重み係数を増し、それにより、ネットワーク構造が損失精度を失うことなく、モデルパラメータ量を大幅に減少させる。訓練過程において、画像と対象感知データランダム消去(imageandobject-awarerandomerasing,I+ORE)などのデータ増強技術を用い、予測結果の汎化能力をさらに向上させた。実験結果は,DS-PWCモデルがデータセットでテストされ,品質を維持しながら,約58fps(framepersecond)に達することを示した。アルゴリズムの有効性を検証するため、モデル構造とデータ増強のアブレーション実験を行った。結果は,DS-PWCモデルの有効性を証明した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  畳込み ,  データ ,  軽量化 ,  ネットワーク構造 ,  二次元 ,  角錐 ,  パラメータ ,  多層 ,  有効性 ,  アブレーション ,  *オプティカルフロー
準シソーラス用語： モデルパラメータ ,  *推定アルゴリズム ,  重み係数 ,  軽量 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 多層 ,  軽量 ,  オプティカルフロー ,  推定アルゴリズム