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J-GLOBAL ID：202202274295394733   整理番号：22A0859561

オブジェクト検出のためのカテゴリー間の差異に基づくアンカーボックス設定技術【JST・京大機械翻訳】

An anchor box setting technique based on differences between categories for object detection

著者 (5件)： Duan Shuyong (State Key Laboratory of Reliability and Intelligence of Electrical Equipment, Hebei University of Technology, Tianjin, China) ,  Lu Ningning (State Key Laboratory of Reliability and Intelligence of Electrical Equipment, Hebei University of Technology, Tianjin, China) ,  Lyu Zhongwei (Tianjin SIASUN Robot & Automation CO., LTD, Tianjin, China) ,  Liu Guirong (Department of Aerospace Engineering and Engineering Mechanics, University of Cincinnati, Cincinnati, OH, USA) ,  Cao Bin (State Key Laboratory of Reliability and Intelligence of Electrical Equipment, Hebei University of Technology, Tianjin, China)
資料名： International Journal of Intelligent Robotics and Applications  (International Journal of Intelligent Robotics and Applications)
巻： 6  号： 1  ページ： 38-51  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4474A  ISSN： 2366-5971  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： 検出精度と速度はコンピュータビジョンにおける物体検出において重要である。本研究では,実時間単一ステージオブジェクト検出器の精度を改善するために,On-Categoryアンカー(OC-アンカー)と呼ばれる新しい手法を提案した。OC-アンカー技術の重要な概念は,前景物体のカテゴリーに基づくアンカを作成することである。OC-アンカーは,前景オブジェクトカテゴリの結合ボックス特性を反映するためにセットした。この手法は物体の境界ボックスを予測する精度を改善する。COCOデータセットを有するYOLOv2フレームワークにおいて,提案したOC-アンカー技術の性能を詳細に調べた。結果は,OC-アンカー技術が,予測速度に実質的に影響することなく,COCO試験-devの試験における検出精度を著しく改善することを示した。平均精度の改善は21.6~27.1%であった。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 精度 ,  景観 ,  *コンピュータビジョン
準シソーラス用語： *物体検出 ,  前景 ,  検出精度 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： アンカー ,  YOLOv2 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  オブジェクト検出 ,  コンピュータビジョン

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 (5件)： オブジェクト検出 ,  カテゴリー ,  差異 ,  アンカー ,  ボックス