講演抄録/キーワード |
講演名 |
2019-09-23 10:40
畳み込みニューラルネットワークを用いた奥行推定画像とエッジ抽出画像で構成されたデータセットの画像分類 ○住本 柊・宮田優一・上手洋子・西尾芳文(徳島大) NLP2019-38 |
抄録 |
(和) |
本研究では、畳み込みニューラルネットワークを用いて画像分類を行う。真上から撮影された人と車の区 別を目的とする。データセットは RGB 画像や奥行推定画像、エッジ抽出画像で構成されている。全層畳み込み残差 ネットワークにより真上から撮影した人と車の奥行きを推定する。RGB 画像とそれらから得られた奥行推定画像と エッジ抽出画像を用い、それぞれの画像分類の学習精度とテスト精度を調査する |
(英) |
In this study, we classify images by using Convolutional Neural Network. We aim at differentiating humans or cars. Datasets are composed of depth prediction images and edge extraction images. We investigate the prediction of the depth of some objects, such a human and cars, in overhead images with Fully Convolutional Residual Networks (FCRN). We investigate each traing and test accuracies of image classification with the Datasets. |
キーワード |
(和) |
ニューラルネットワーク / 画像分類 / 奥行推定 / エッジ抽出 / / / / |
(英) |
Neural Network / Image Classification / Depth Prediction / Edge Extraction / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 119, no. 209, NLP2019-38, pp. 19-22, 2019年9月. |
資料番号 |
NLP2019-38 |
発行日 |
2019-09-16 (NLP) |
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) |
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NLP2019-38 |