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J-GLOBAL ID：202202244882273767   整理番号：22A1176300

意味論により導かれたマルチスケール領域加重ネットワークによる色恒常性【JST・京大機械翻訳】

Color Constancy via Multi-Scale Region-Weighed Network Guided by Semantics

著者 (5件)： Wang Fei (School of Electronic Engineering, Xi’an Shiyou University, Xi’an, China) ,  Wang Fei (State Key Laboratory of Advanced Design and Manufacturing for Vehicle Body, Hunan University, Changsha, China) ,  Wang Wei (School of Telecommunications Engineering, Xidian University, Xi’an, China) ,  Wu Dan (School of Electronic Engineering, Xi’an Shiyou University, Xi’an, China) ,  Gao Guowang (School of Electronic Engineering, Xi’an Shiyou University, Xi’an, China)
資料名： Frontiers in Neurorobotics (Web)  (Frontiers in Neurorobotics (Web))
巻： 16  ページ： 841426  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7086A  ISSN： 1662-5218  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 色恒常性を得るためには,シーンの照明を推定することが最も重要なタスクである。しかし,未知の光源と外部画像環境の影響のため,推定照明は色曖昧さの傾向がある。本論文では,意味的特徴によって導かれる学習ベースのマルチスケール領域weighedネットワークを提案し,シーンにおける光源の照明色を推定した。色恒常性の人間の脳の処理によって,著者らは,画像意味論とスケール情報を用いて,照明推定のプロセスを誘導した。最初に,画像とその意味論をネットワークに置き,次に異なるスケールで画像の領域重みを得た。その後,特別な重量プール層(WPL)を通して,各スケールの照明を推定した。最終照明は各スケールを重み付けして計算した。カラーチェッカーとNUS8-Cameraデータセットに関する広範囲な実験の結果は,提案した方式が効率と有効性の両方において現在の最先端技術より優れていることを示した。Copyright 2022 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 光源 ,  *意味論 ,  学習 ,  推定 ,  *ネットワーク ,  *スケール ,  照明 ,  特性 ,  画像 ,  *指数 ,  有効性 ,  *規模 ,  曖昧さ
準シソーラス用語： *色覚恒常 ,  *マルチスケール ,  最先端技術 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： カラー恒常性 ,  マルチスケール ,  重量プール層 ,  意味論 ,  ネットワーク

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (61件)：

• (2003). “A large image database for color constancy research,” in Color and Imaging Conference (Scottsdale, AZ).
• Afifi M. (2018). Semantic white balance: Semantic color constancy using convolutional neural network. arXiv [Preprint]. arXiv: 1802.00153. Available online at: https://arxiv.org/pdf/1802.00153.pdf
• Afifi M., Brown M. S. (2019). “What else can fool deep learning? addressing color constancy errors on deep neural network performance,” in Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (Seoul), 243-252.
• Afifi M., Brown M. S. (2020). “Deep white-balance editing,” in Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (Seattle, WA).
• Arjan G., Rui L., Theo G. (2012). Color constancy for multiple light sources. IEEE Trans. Image Process. 21, 697. doi: 10.1109/TIP.2011.2165219

タイトルに関連する用語 (4件)： 意味論 ,  マルチスケール ,  加重 ,  色恒常性