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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-05-18 11:00 全層畳み込みニューラルネットワークを用いた透明物体の輪郭抽出 ○久保田涼介・小暮 潔（金沢工大）  SIP2018-10 IE2018-10 PRMU2018-10 MI2018-10 |
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| 抄録 | （和） | 本研究では，全層畳み込みニューラルネットワーク (Fully Convolutional Network:FCN) を用いてグレー スケール画像から輪郭線を抽出する 2 つの手法を提案する.第 1 の手法では輪郭線に含まれる画素と他の画素を識別 する.第 2 の手法では輪郭線近傍領域の画素とその他の画素を識別するタスクを導入することによって輪郭線抽出性 能の向上を図る.実験によって第 1 の提案手法を用いることで透明物体の輪郭線抽出が可能であること，および第 2 の提案手法のほうが第 1 の提案手法と比較して輪郭線抽出性能が向上することを確認した. |
| （英） | In this paper, we propose two methods to extract contours of transparent objects from a grayscale image using fully convolutional networks. The first method separates the pixels on contours from the rest of the image. The second method introduce another task to separate the pixels in the regions around contours from the rest of image. The experimental results show that the first method is able to extract contours of transparent objects, whereas the second method has better performance than the first method. | |
| キーワード | （和） | 輪郭線 / 全層畳み込みニューラルネットワーク / 透明物体 / マルチタスク学習 / / / / |
| （英） | contour / fully convolutional network / transparent objects / multitask learning / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 35, PRMU2018-10, pp. 41-46, 2018年5月. | |
| 資料番号 | PRMU2018-10 | |
| 発行日 | 2018-05-10 (SIP, IE, PRMU, MI) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | SIP2018-10 IE2018-10 PRMU2018-10 MI2018-10 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU MI IE SIP |
| 開催期間 | 2018-05-17 - 2018-05-18 |
| 開催地（和） | 岐阜大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 医療・介護・福祉・健康・スポーツのための信号・画像解析と理解 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2018-05-PRMU-MI-IE-SIP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 全層畳み込みニューラルネットワークを用いた透明物体の輪郭抽出 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Contour Extraction of Transparent Objects Using Fully Convolutional Networks |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 輪郭線 / contour |
| キーワード(2)（和/英） | 全層畳み込みニューラルネットワーク / fully convolutional network |
| キーワード(3)（和/英） | 透明物体 / transparent objects |
| キーワード(4)（和/英） | マルチタスク学習 / multitask learning |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 久保田 涼介 / Ryosuke Kubota / クボタ リョウスケ |
| 第1著者 所属（和/英） | 金沢工業大学 (略称： 金沢工大) Kanazawa Institute of Technology (略称： KIT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小暮 潔 / Kiyoshi Kogure / コグレ キヨシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 金沢工業大学 (略称： 金沢工大) Kanazawa Institute of Technology (略称： KIT) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-05-18 11:00:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | SIP2018-10, IE2018-10, PRMU2018-10, MI2018-10 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.33(SIP), no.34(IE), no.35(PRMU), no.36(MI) |
| ページ範囲 | pp.41-46 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-05-10 (SIP, IE, PRMU, MI) |
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