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J-GLOBAL ID：202202259757275307   整理番号：22A1086136

オブジェクト検出のための変形可能テンプレートネットワーク(DTN)【JST・京大機械翻訳】

Deformable Template Network (DTN) for Object Detection

著者 (5件)： Wu Shuai (Bio-Computing Research Center, Harbin Institute of Technology, Shen zhen, China) ,  Xu Yong (Bio-Computing Research Center, Harbin Institute of Technology, Shen zhen, China) ,  Zhang Bob (PAMI Research Group, University of Macau, Taipa, Macau 999078, China) ,  Yang Jian (College of Computer Science and Technology, Nanjing University of Science and Technology, Nan jing, China) ,  Zhang David (School of Science, and Engineering, Chinese University of Hong Kong at Shen zhen, Shen zhen, China)
資料名： IEEE Transactions on Multimedia  (IEEE Transactions on Multimedia)
巻： 24  ページ： 2058-2068  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1116A  ISSN： 1520-9210  CODEN： ITMUF8  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 物体は,視点変化または部分変形のため,しばしば異なる外観を持つ。これらの変動を合理的にモデル化する方法は,物体検出にとって依然として大きな課題である。本論文では,物体の可能な変化をモデル化するために,絵画構造を利用する新しい変形可能テンプレートネットワーク(DTN)を提案した。DTNは,変形可能な方法で生成されたテンプレートによりオブジェクトを表す。それは,テンプレート生成モジュールと部分マッチングモジュールという2つの重要なモジュールを持っている。テンプレート生成モジュールは,k×k部品のアンカー位置を定義する与えられたオブジェクトのためのテンプレートを生成する。そのようなテンプレートに基づいて,部品マッチングモジュールはアンカー位置の周りの部分アラインメントを実行することを目的とする。各部分に関して,マッチングプロセスは,検出スコアの最大化とアンカー位置に対する変形コストの最小化の間のトレードオフを行う。さらに,DTNは,検出効率に関して競合することを意味する完全畳込みネットワークである。PASCAL VOCとMSCOCOデータセットの両方でDTNを評価し,最先端の結果を達成し,PASCAL VOCで82.7%,MSCOCOで44.9%の精度を達成した。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： アラインメント ,  畳込み ,  *ネットワーク ,  PASCAL ,  検出効率
準シソーラス用語： *物体検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： データ通信  (ND11040A) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： オブジェクト検出 ,  テンプレート ,  DTN