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  1. 全国大会
  2. 85回
  3. 人工知能と認知科学

フレーム間差分を用いた画像セグメンテーション改善法の検討

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/229893
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/229893
c5c8213d-7756-4054-ac2c-86e57d8f9886
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z85-1Q-04.pdf IPSJ-Z85-1Q-04.pdf (328.0 kB)
Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2023-02-16
タイトル
タイトル フレーム間差分を用いた画像セグメンテーション改善法の検討
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 人工知能と認知科学
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
東洋大
著者所属
東洋大
著者所属
東洋大
著者所属
東洋大
著者名 河村, 聡太

× 河村, 聡太

河村, 聡太

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本多, 泰理

× 本多, 泰理

本多, 泰理

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中村, 周吾

× 中村, 周吾

中村, 周吾

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佐野, 崇

× 佐野, 崇

佐野, 崇

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 動画セグメンテーションは、各フレームにおいて対象オブジェクトの占めるピクセルを抽出するタスクである。動画セグメンテーションは、静止画像セグメンテーションと比較して、よりデータ作成や計算のコストがかかる。本研究では、動画において、対象オブジェクトが背景に対して一様な相対速度を持つ場合、単純なフレーム間ピクセル差分が、セグメンテーションに重要な情報を持つことに注目する。したがって、この情報を画像セグメンテーション法に付加することで、計算コストを抑えながら性能向上が可能であると予想できる。本研究では、このことを実験的に検証する。画像セグメンテーション法として、畳み込みニューラルネットワークからなる U-net を用いる。1枚の静止画からセグメンテーションを行う場合と、フレーム間差分画像を同時に与える場合とで、性能の比較を行う。
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 第85回全国大会講演論文集

巻 2023, 号 1, p. 187-188, 発行日 2023-02-16
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 11:22:25.947320
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