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  1. 研究報告
  2. コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)
  3. 2025
  4. 2025-CVIM-240

自己教師あり学習を用いた広画角深度推定モデルのための変形畳み込みの活用

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/242260
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/242260
11e60026-cb1c-49e8-9739-56cd8bec3174
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-CVIM25240034.pdf IPSJ-CVIM25240034.pdf (16.2 MB)
 2027年1月14日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2025 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, CVIM:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2025-01-14
タイトル
タイトル 自己教師あり学習を用いた広画角深度推定モデルのための変形畳み込みの活用
言語
言語 jpn
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
東京理科大学
著者所属
東京理科大学
著者所属
東京理科大学
著者所属
東京理科大学
著者所属(英)
en
Tokyo University of Science
著者所属(英)
en
Tokyo University of Science
著者所属(英)
en
Tokyo University of Science
著者所属(英)
en
Tokyo University of Science
著者名 佐藤, 駿

× 佐藤, 駿

佐藤, 駿

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澤田, 隼

× 澤田, 隼

澤田, 隼

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大村, 英史

× 大村, 英史

大村, 英史

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桂田, 浩一

× 桂田, 浩一

桂田, 浩一

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 深層学習による画像からの深度推定は,計測機器を必要としない手法として注目されている.室内環境では周囲を見渡すことのできる広画角な画像が有効だが,画像中心部から周辺部にかけて物体サイズが急激に変化するため,従来の固定カーネルによる畳み込みでは十分な特徴抽出が困難である.本研究では,入力特徴量に基づいてカーネルのサンプリングポイントを動的に調整可能な変形畳み込みを深度推定モデルに導入し,広画角画像における物体形状の変化に対応する手法を提案した.90度から165度までの複数画角を含むデータセットでの実験により,150度までの広画角画像に対して変形畳み込みの優位性が段階的に向上することを示した.また,カーネルの変形を可視化することで,物体の大きさに応じた適切な変形が行われていることを確認した.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA11131797
書誌情報 研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)

巻 2025-CVIM-240, 号 34, p. 1-7, 発行日 2025-01-14
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8701
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 07:22:57.709633
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