講演抄録/キーワード |
講演名 |
2021-10-09 11:00
グローバル・ローカル特徴を用いた道路損傷の検出 ○余 金宏・王 彧・加藤ジェーン(立命館大) PRMU2021-22 |
抄録 |
(和) |
本論文では、さまざまなサイズの道路損傷を同時に検出するために、Faster R-CNN 方法を基づいて 2つのバックボーンネットワークを組み合わせる Global-Local Faster CNN を提案する.1 つは VggNet や ResNet などの大きな受容野を持つ CNN で、もう 1 つは BagNet などの小さな受容野を持つ CNN である。 RDD2020(Global Road Detection Challenge)での実験は、ローカル特徴(BagNet から取得)とグローバル特徴(VggNet / ResNet から取得)を融合することで、検出精度を向上できることが示される。 |
(英) |
In this paper, we propose a road damage detection method called Global-Local Faster CNN to deal with the issue of big variation in road damage magnitude. To detect road damages of various sizes simultaneously, we combine two backbone networks under the Faster R-CNN paradigm: one with a large receptive field such as VggNet or ResNet, and another with small receptive fields such as BagNet. Experiments on RDD2020 (from the Global Road Detection Challenge) show that by fusing local features (getting from BagNet) and global features (getting from VggNet/ResNet), we can improve the detection accuracy. |
キーワード |
(和) |
損傷検出 / 受容野 / CNN / / / / / |
(英) |
damage detection / reveptive field / CNN / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 121, no. 192, PRMU2021-22, pp. 34-39, 2021年10月. |
資料番号 |
PRMU2021-22 |
発行日 |
2021-10-01 (PRMU) |
ISSN |
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 |
PRMU2021-22 |