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講演抄録/キーワード
講演名 2018-03-13 11:10
畳み込みニューラルネットワークを用いた歩行者検出の高速化
小山直哉安達雅春東京電機大
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抄録 (和) 近年,自動車の運転支援システムにおいて,画像による歩行者検出技術が重要になっている.歩行者検出は,車載カメラで得られた画像から歩行者の位置と大きさを推定する技術である.従来の歩行者検出手法では,
検出器を二つ用いて検出を行う方法が一般的であるが,計算コストが高い欠点がある.一方,先行研究では,一つの畳み込みニューラルネットワークで検出を行うことで計算コストを削減した手法が提案されている.本報告では,この手法をさらに高速化する試みについて述べる. 
(英) In recent years, pedestrian detection technologies become important in driving assistant systems. Pedestrian detection is a technology that estimates the position and the size of a pedestrian from images obtained by an in-vehicle camera. In the conventional method, detection using two detectors is common, but there are disadvantages of the slow detection speed. In the preceding research, a method reducing computational costs by using one convolutional neural network has been proposed(X. Du et.al., 2017). In this article, an attempt to further acceleration of this method is described.
キーワード (和) 畳み込みニューラルネットワーク / 歩行者検出 / / / / / /  
(英) Convolutional Neural Network / Pedestrian Detection / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 117, no. 505, NLP2017-103, pp. 9-12, 2018年3月.
資料番号 NLP2017-103 
発行日 2018-03-06 (NLP) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 MSS NLP  
開催期間 2018-03-12 - 2018-03-14 
開催地(和) 大阪大学豊中キャンパス 
開催地(英)  
テーマ(和) SICE-DES研究会,IEICE-NLP, MSSの3研究会併催,一般および Work In Progress(WIP) ※(WIPセッションはDES,MSSのみ.「詳細はこちら」参照) 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NLP 
会議コード 2018-03-MSS-NLP 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 畳み込みニューラルネットワークを用いた歩行者検出の高速化 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Accelerating Pedestrian Detection Using Convolutional Neural Network 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 畳み込みニューラルネットワーク / Convolutional Neural Network  
キーワード(2)(和/英) 歩行者検出 / Pedestrian Detection  
キーワード(3)(和/英) /  
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キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 小山 直哉 / Naoya Koyama / コヤマ ナオヤ
第1著者 所属(和/英) 東京電機大学 (略称: 東京電機大)
Tokyo Denki University (略称: Tokyo Denki Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 安達 雅春 / Masaharu Adachi / アダチ マサハル
第2著者 所属(和/英) 東京電機大学 (略称: 東京電機大)
Tokyo Denki University (略称: Tokyo Denki Univ.)
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講演者
発表日時 2018-03-13 11:10:00 
発表時間 25 
申込先研究会 NLP 
資料番号 IEICE-NLP2017-103 
巻番号(vol) IEICE-117 
号番号(no) no.505 
ページ範囲 pp.9-12 
ページ数 IEICE-4 
発行日 IEICE-NLP-2018-03-06 


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