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J-GLOBAL ID：202202253824011479   整理番号：22A0416433

DGrid:顕著なオブジェクト検出のための高密度グリッドネットワーク【JST・京大機械翻訳】

DGrid: Dense Grid Network for Salient Object Detection

著者 (8件)： Cai Yuxiang (Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Cai Yuxiang (State Grid Fujian Information and Telecommunication Company, Fuzhou, China) ,  Wu Xi (State Grid Fujian Information and Telecommunication Company, Fuzhou, China) ,  Huang Zhiyong (College of Mathematics and Computer Science, Fuzhou University, Fuzhou, China) ,  Yu Yuanlong (College of Mathematics and Computer Science, Fuzhou University, Fuzhou, China) ,  Jiang Weijie (College of Mathematics and Computer Science, Fuzhou University, Fuzhou, China) ,  Zheng Weitao (State Grid Fujian Information and Telecommunication Company, Fuzhou, China) ,  Su Renjie (State Grid Fujian Information and Telecommunication Company, Fuzhou, China)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1515  ページ： 238-246  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 顕著な物体検出の性能は完全畳込みネットワーク(FCN)を用いることにより著しく進歩した。しかし,顕著な物体検出のためのマルチレベル畳み込み特徴を完全に利用することは,まだ自明ではない。本論文では,主にバックボーンモジュール,拡張モジュールおよび融合モジュールから成る,上記の問題を解決するために,高密度グリッドネットワークフレームワーク([数式:原文を参照])を提案した。特に,[数式:原文を参照]は顕著性検出のための多分岐精密化機構を利用する。最初に,バックボーンモジュールを用いて粗い予測マップを生成した。次に,4つの分岐を含む拡張モジュールを用いて,予測マップの分解能と精度を粗から微細に徐々に改善した。さらに,異なるレベルで特徴を完全に融合するための高密度接続戦略を提案した。最後に,融合モジュールは,最終顕著性マップを達成するために,すべてのブランチの最高レベル特徴を高密度に融合する。5つの広く使用されたベンチマークデータセットに関する実験結果は,[数式:原文を参照]が高解像度特徴ブランチを維持することによって検出の精度を改良することができて,それは後処理なしで最先端の手法より優れていることを実証した。Copyright Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 畳込み ,  *ネットワーク ,  分解能 ,  後処理 ,  精密化 ,  高分解能 ,  ベンチマーク
準シソーラス用語： マルチレベル ,  *物体検出 ,  高密度 ,  顕著性マップ ,  *グリッドネットワーク ,  突出部検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 突出物検出 ,  高密度グリッドネットワーク ,  精密化 ,  畳込み特徴

分類 (4件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： オブジェクト検出 ,  高密度 ,  グリッドネットワーク