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J-GLOBAL ID：202202258231784324   整理番号：22A0978963

自律車両のための3Dマルチオブジェクト検出器のための高速で正確な深層学習ベースフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

Fast and Accurate Deep Learning-Based Framework for 3D Multi-Object Detector for Autonomous Vehicles

著者 (2件)： Loc Hoang Duy (Chungbuk National University,Dept. of Intelligent Systems and Robotics,South Korea) ,  Kim Gon-Woo (Chungbuk National University,Dept. of Intelligent Systems and Robotics,South Korea)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： BigComp  ページ： 320-322  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ハードウェアインフラストラクチャの進行中の開発により,深い学習は,様々な実用的応用を得るための固体コーナーストーンを持つ。特に,自律車場では,3D周辺物体は正確に局所化する必要がある。多くの3D検出器動作を提案した。しかし,それらの大部分は,点雲の高い次元と高密度のために巨大な計算のままである。したがって,本研究では,速度と精度を効率的にバランスするための高速で正確な3Dマルチオブジェクト検出フレームワークを提案した。挑戦的なKITTIデータセットに関する実験は,本研究が,単一のGTX-1080GPU上で62FPSで実行しながら,有意なマージンによって他の方法より優れていることを示した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ハードウェア ,  検出器 ,  インフラストラクチャー ,  *三次元
準シソーラス用語： 自律性 ,  *物体検出 ,  高密度 ,  局在化 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 自律 ,  3D ,  マルチ ,  オブジェクト検出 ,  深層学習 ,  フレームワーク