文献

J-GLOBAL ID：201702280889273082   整理番号：17A0116862

視覚配向不均一性に基づく畳込みニューラルネットワーク【Powered by NICT】

Visual Orientation Inhomogeneity Based Convolutional Neural Networks

著者 (6件)： Zhong Sheng-Hua ,  Wu Jiaxin ,  Zhu Yingying ,  Liu Peiqi ,  Jiang Jianmin ,  Liu Yan
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICTAI  ページ： 477-484  発行年： 2016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： 配向した視覚刺激の詳細は分解能がよいが,斜めであるよりもむしろ水平または垂直。「斜め効果」は多くの研究,行動研究と神経生理学的および神経画像所見を含む研究と確認された。「斜め効果」は多くの分野で影響を持っているが,計算モデルにそれを統合した研究はほとんどない。本論文では,画像認識における畳込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく視覚配向のこの不均一性を探ろうと試みた。視覚配向不均一性CNNは様々なデータ集合に関する高い計算効率に匹敵する性能を達成できることを確認した。も,基本情報と比較して,斜め情報は自然カラー画像認識における有用でないであることの結論を得ることができる。画像認識に対する提案したモデルの調査を通して,筆者らは視覚配向の不均一性のより深い理解を得た。は,他の計算モデルと視覚定位の不均一性を統合するための広い範囲の機会を明らかにする。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 計算モデル ,  *ニューラルネットワーク ,  *視覚 ,  画像認識 ,  *不均一性 ,  分解能 ,  *畳込み ,  定位
準シソーラス用語： 計算効率 ,  神経 ,  神経生理学 ,  視覚刺激 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 視覚 ,  配向 ,  不均一性 ,  畳込みニューラルネットワーク