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J-GLOBAL ID：202202254017044694   整理番号：22A0904899

畳込みニューラルネットワークを用いた高密度オブジェクトの計数と位置決め【JST・京大機械翻訳】

Counting and locating high-density objects using convolutional neural network

著者 (14件)： de Arruda Mauro dos Santos (Faculty of Computer Science, Federal University of Mato Grosso do Sul, Av. Costa e Silva, Campo, Grande 79070-900, Brazil) ,  Osco Lucas Prado (Faculty of Engineering, Architecture, and Urbanism and Geography, Federal University of Mato Grosso do Sul, Av. Costa e Silva, Campo, Grande 79070-900, Brazil) ,  Osco Lucas Prado (Faculty of Engineering and Architecture and Urbanism, University of Western Sao Paulo, R. Jose Bongiovani, 700-Cidade Universitaria, Presidente, Prudente 19050-920, Brazil) ,  Acosta Plabiany Rodrigo (Faculty of Computer Science, Federal University of Mato Grosso do Sul, Av. Costa e Silva, Campo, Grande 79070-900, Brazil) ,  Goncalves Diogo Nunes (Faculty of Computer Science, Federal University of Mato Grosso do Sul, Av. Costa e Silva, Campo, Grande 79070-900, Brazil) ,  Marcato Junior Jose (Faculty of Engineering, Architecture, and Urbanism and Geography, Federal University of Mato Grosso do Sul, Av. Costa e Silva, Campo, Grande 79070-900, Brazil) ,  Ramos Ana Paula Marques (Environment and Regional Development Program, University of Western Sao Paulo, Rodovia Raposo Tavares, 572 km Limoeiro, Presidente, Prudente 19067-175, Brazil) ,  Ramos Ana Paula Marques (Agronomy Program, University of Western Sao Paulo, Rodovia Raposo Tavares, 572 km Limoeiro, Presidente, Prudente 19067-175, Brazil) ,  Matsubara Edson Takashi (Faculty of Computer Science, Federal University of Mato Grosso do Sul, Av. Costa e Silva, Campo, Grande 79070-900, Brazil) ,  Luo Zhipeng (Fujian Key Laboratory of Sensing and Computing for Smart Cities, School of Informatics, Xiamen University, Xiamen FJ 361005, China) ,  Li Jonathan (Department of Geography and Environmental Management and Department of Systems Design Engineering, University of Waterloo, Waterloo, ON N2L 3G1, Canada) ,  Silva Jonathan de Andrade (Faculty of Computer Science, Federal University of Mato Grosso do Sul, Av. Costa e Silva, Campo, Grande 79070-900, Brazil) ,  Goncalves Wesley Nunes (Faculty of Computer Science, Federal University of Mato Grosso do Sul, Av. Costa e Silva, Campo, Grande 79070-900, Brazil) ,  Goncalves Wesley Nunes (Faculty of Engineering, Architecture, and Urbanism and Geography, Federal University of Mato Grosso do Sul, Av. Costa e Silva, Campo, Grande 79070-900, Brazil)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 195  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  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： 本論文では,高密度画像におけるオブジェクトの計数および位置決めのための畳込みニューラルネットワーク(CNN)アプローチを提案した。著者らの知る限り,これは,信頼マップのマルチシグマ精密化と組み合わせた特徴マップ強化に基づく最初のオブジェクト計数と位置決め法である。提案方法を2つの計数データセット,すなわち木と自動車で評価した。樹木データセットに対して,著者らの方法は,2.05の平均絶対誤差(MAE),2.87の二乗平均平方根誤差(RMSE)および0.986の決定係数(R2)を回復した。自動車データセット(CARPKとPUCPR+)に対して,著者らの方法は最先端の方法より優れていた。これらのデータセットにおいて,著者らのアプローチは,それぞれ,4.45と3.16のMAE,6.18と4.39のRMSE,および0.975と0.999のR2を達成した。提案手法は,オブジェクト密度が高く,オブジェクトを計数し位置決めするための最先端の性能を回復するのに適していると結論した。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： *自動車 ,  *ニューラルネットワーク ,  位置決め ,  画像 ,  精密化 ,  機械学習 ,  予測誤差
準シソーラス用語： 高密度 ,  決定係数 ,  特徴マップ ,  深層学習 ,  平均絶対誤差 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 深層学習 ,  オブジェクト計数 ,  ツリー計数 ,  自動車計数

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  高密度 ,  オブジェクト ,  計数