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J-GLOBAL ID：202202289051708321   整理番号：22A0456313

単一フレーム監視による細粒人間中心トラックレットセグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

Fine-Grained Human-Centric Tracklet Segmentation with Single Frame Supervision

著者 (7件)： Liu Si (School of Computer Science and Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Ren Guanghui (Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Science, Beijing, China) ,  Sun Yao (Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Science, Beijing, China) ,  Wang Jinqiao (Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Wang Changhu (ByteDance AI Lab, Beijing, China) ,  Li Bo (School of Computer Science and Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Yan Shuicheng (Qihoo 360 AI Institute, Beijing, China)
資料名： IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence  (IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence)
巻： 44  号： 2  ページ： 610-621  発行年： 2022年 
JST資料番号： B0519B  ISSN： 0162-8828  CODEN： ITPIDJ  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： 本論文では,12のヒト部分,例えば,顔,パント,左脚,を分割する,微細-grAined ヒト-Centric Tracletセグメンテーション(FACTS)問題を目標とする。重いおよび退屈なラベリング努力を減らすために,FACTSは訓練中にビデオ当たり1つのラベル付きフレームのみを必要とする。ヒト部品の小サイズとラベリング不足はFACTSを非常に困難にする。ビデオの隣接フレームは連続的で,通常は,短い時間で衣服を変化しないので,著者らは,提案した時間文分割ネットワーク(TCNet)における画素レベルとフレームレベルコンテキストを明示的に考慮した。一方では,光学流れをオンラインで計算し,画素レベルセグメンテーション結果を隣接フレームに伝搬する。他方,フレームレベル分類尤度ベクトルも,近傍フレームに伝播する。画素レベルとフレームレベルコンテキストを完全に利用することにより,TCNetは訓練中に大量のラベルなしフレームを間接的に利用し,推論中に滑らかなセグメンテーション結果を生成する。4つのビデオデータセットに関する実験結果は,最先端技術に関するTCNetの優位性を示した。新たに注釈されたデータセットは,さらなる研究のためにhttp://liusi-group.com/projects/FACTSを介してダウンロードできる。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： ベクトル ,  *セグメンテーション ,  ネットワーク ,  ヒト ,  衣服 ,  画素 ,  録画装置 ,  FACTS
準シソーラス用語： 尤度 ,  オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

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)： 細粒 ,  人間