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J-GLOBAL ID：202202263341679804   整理番号：22A0789075

穴ロバストなワイヤフレーム検出【JST・京大機械翻訳】

Hole-robust Wireframe Detection

著者 (3件)： Kong Naejin (Samsung Research AI Center) ,  Park Kiwoong (Samsung Research AI Center) ,  Goka Harshith (Samsung Research AI Center)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： WACV  ページ： 2684-2693  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： 「ワイヤフレーム」は,著者らを取り巻く規則的,構造的形状人工シーンの大規模視覚特性を良好に捉えるために設計されたラインセグメントベース表現である。ワイヤフレームと異なり,従来のエッジまたはラインセグメントは,特に,それらが人工構造情報に対してより顕著になることなく,すべての可視エッジおよびラインに焦点を合わせる。既存のワイヤフレーム検出モデルは,注釈付きデータの監視に依存するが,シーンの構造形状を構成する方法を理解するためには,明示的に注意を払わない。さらに,著者らは,多くの前景オブジェクトが背景シーンをオクルージョンし,それらの背後に完全なシーン構造の適切な推論を妨害することをしばしば直面する。これらの問題を解決するために,まず,この分野では,画像上で隠された前景オブジェクト領域のような穴によって示されるオクルージョンを無視する方法を理解する新しい条件付きデータ生成と訓練を提案する。さらに,モデル中にGANを結合し,大きな穴を越えても,モデルをより良く予測して,そのモデルをより良く予測した。また,小規模ラベル化データを克服するためのモデル容量をさらに拡大するために,擬似ラベリングを導入した。このアプローチが,ホールを処理できない従来の研究よりも,また,与えられた穴のない通常の検出を改善するのに,定性的かつ定量的に示す。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： *ロバスト性 ,  *ワイヤフレーム ,  アノテーション ,  オクルージョン
準シソーラス用語： 前景 , 【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 (2件)： ロバスト ,  ワイヤフレーム