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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-03-03 09:10 視点非依存型シーン変化検出による未知物体領域抽出 ○李 嘉欣（名大）・川西康友（理研）・出口大輔・村瀬 洋（名大）  PRMU2022-99 IBISML2022-106 |
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| 抄録 | （和） | (まだ登録されていません) |
| （英） | Exploring the indoor environment and finding unknown objects that appeared in a scene is important for scene understanding by a robot. While background subtraction is traditionally used for segmenting unknown object regions, it cannot be directly used for a moving camera on the robot. In this paper, we address a task called view-independent panoptic scene change detection, which is the task of segmenting unknown object regions by comparing two images from different viewpoints before and after the objects appear. We propose a method for segmenting unknown object regions by modeling each segmented known instance region as a background. For the background modeling, we propose a deep metric learning-based method. In addition, we create a new panoptic scene change detection dataset consisting of images taken from different camera viewpoints. Through experiments, we confirm that the proposed method can segment regions of unknown class objects; the deep-metric-learning-based method performs more accurately than a simple histogram-based method, achieving good performance on the change detection dataset. | |
| キーワード | （和） | / / / / / / / |
| （英） | Scene change detection / Unknown object / Background modeling / Deep metric learning / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 404, PRMU2022-99, pp. 211-216, 2023年3月. | |
| 資料番号 | PRMU2022-99 | |
| 発行日 | 2023-02-23 (PRMU, IBISML) | |
| 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 | PRMU2022-99 IBISML2022-106 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU IBISML IPSJ-CVIM |
| 開催期間 | 2023-03-02 - 2023-03-03 |
| 開催地（和） | はこだて未来大学 |
| 開催地（英） | Future University Hakodate |
| テーマ（和） | 異分野連携(PRMU)、AutoML (CVIM)、機械学習の理論と応用の広がり(IBISML) |
| 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 | 2023-03-PRMU-IBISML-CVIM |
| 本文の言語 | 英語（日本語タイトルあり） |
| タイトル（和） | 視点非依存型シーン変化検出による未知物体領域抽出 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Unknown Object Segmentation by View Independent Scene Change Detection |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | / Scene change detection |
| キーワード(2)（和/英） | / Unknown object |
| キーワード(3)（和/英） | / Background modeling |
| キーワード(4)（和/英） | / Deep metric 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） | 李 嘉欣 / Li Jiaxin / リ カキン |
| 第1著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 川西 康友 / Yasutomo Kawanishi / カワニシ ヤストモ |
| 第2著者 所属（和/英） | 理化学研究所 (略称： 理研) RIKEN (略称： RIKEN) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 出口 大輔 / Daisuke Deguchi / デグチ ダイスケ |
| 第3著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 村瀬 洋 / Hiroshi Murase / ムラセ ヒロシ |
| 第4著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-03-03 09:10:00 |
| 発表時間 | 10分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2022-99, IBISML2022-106 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.404(PRMU), no.405(IBISML) |
| ページ範囲 | pp.211-216 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-02-23 (PRMU, IBISML) |
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