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J-GLOBAL ID：202202260568221032   整理番号：22A0450299

多様な深い監視による意味論的エッジ検出【JST・京大機械翻訳】

Semantic Edge Detection with Diverse Deep Supervision

著者 (6件)： Liu Yun (College of Computer Science, Nankai University, Tianjin, China) ,  Cheng Ming-Ming (College of Computer Science, Nankai University, Tianjin, China) ,  Fan Deng-Ping (College of Computer Science, Nankai University, Tianjin, China) ,  Zhang Le (University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Bian Jia-Wang (School of Computer Science, University of Adelaide, Adelaide, Australia) ,  Tao Dacheng (JD Explore Academy in JD.com, Beijing, China)
資料名： International Journal of Computer Vision  (International Journal of Computer Vision)
巻： 130  号： 1  ページ： 179-198  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0423A  ISSN： 0920-5691  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： セマンティックエッジ検出(SED)は,エッジとカテゴリー情報を同時に抽出することを目的とし,意味セグメンテーション,オブジェクト提案生成,および物体認識のようなドメインにおいて,遠大なアプリケーションを持つ。SEDは,2つの異なる監視目標の達成を必要とする:微細詳細エッジの位置決めと高レベル意味論の同定。著者らの動機は,そのような明確なターゲットが,結果を改善するために,深い監視を用いて,最先端のSED法を効果的に防止するという仮説から来る。この目的のために,著者らは,最下層がカテゴリ認識エッジを生成することを目標とするマルチタスクフレームワークの中で多様な深い監視を用いた新しい完全畳込みニューラルネットワークを提案し,一方,トップ層はカテゴリ認識の意味エッジの検出の原因となる。仮定された監視課題を克服するために,新しい情報変換器ユニットを導入し,その有効性をSBDと都市景観データセットで広範囲に評価した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *意味論 ,  セグメンテーション ,  物体認識 ,  都市景観 ,  応用プログラム ,  有効性 ,  *エッジ検出 ,  下層
準シソーラス用語： マルチタスク ,  情報変換 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 意味論的エッジ検出 ,  多様な深い監視 ,  情報変換器

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 意味論 ,  エッジ検出