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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-03-11 16:10 空間アテンションと並列畳み込みを使用したリアルタイムセグメンテーション手法 ○杉本裕基・青野雅樹（豊橋技科大）  PRMU2021-86 |
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| 抄録 | （和） | セマンティックセグメンテーションは画像内の全ての物体と背景をピクセル単位でクラス分類を行う画像認識技術である. これは主に,自動運転や工業用検査などに応用されるが, そこでは精度だけでなくリアルタイム性も求められる. そのため, リアルタイム性と精度を両立する必要がある. 本研究ではリアルタイム性を保った精度向上を目的に, 空間アテンションを用いたモジュールと, 並列に畳み込む構造を持ったモジュールの2つをDDRNet-23-slimに追加したDDRNet-23-slim-parallelを提案する. Cityscapesデータセットを使用して提案手法とDDRNet-23-slimを比較した結果, 提案手法がリアルタイム性を保持しつつ、精度を向上させる手法であることが示された. |
| （英） | Semantic segmentation is an image recognition technique that classifies all objects and backgrounds by pixel in images. This method is mainly applied to such fields as autonomous driving. However, it requires not only accuracy but also real-timeliness. Therefore, it is necessary to achieve both real-timeliness and accuracy. In this paper, We propose DDRNet-23-slim-parallel, which is a method that combines DDRNet-23-slim with two additional modules, one with spatial attention and the other with parallel convolutional structure. We have compared the proposed method with DDRNet-23-slim using the Cityscapes dataset. As a result, it was shown that the proposed method has good trade-off between accuracy and real-time performance. | |
| キーワード | （和） | セマンティックセグメンテーション / CNN / 深層学習 / / / / / |
| （英） | Semantic Segmentation / CNN / Deep Learning / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 427, PRMU2021-86, pp. 163-168, 2022年3月. | |
| 資料番号 | PRMU2021-86 | |
| 発行日 | 2022-03-03 (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 | PRMU2021-86 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU IPSJ-CVIM |
| 開催期間 | 2022-03-10 - 2022-03-11 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 微分可能レンダリング |
| テーマ（英） | Differentiable rendering |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2022-03-PRMU-CVIM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 空間アテンションと並列畳み込みを使用したリアルタイムセグメンテーション手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Spatial attention and parallel convolution for Real-time segmentation |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | セマンティックセグメンテーション / Semantic Segmentation |
| キーワード(2)（和/英） | CNN / CNN |
| キーワード(3)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| 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） | 杉本 裕基 / Yuki Sugimoto / スギモト ユウキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 豊橋技術科学大学 (略称： 豊橋技科大) Toyohashi University of Technology (略称： TUT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 青野 雅樹 / Masaki Aono / アオノ マサキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 豊橋技術科学大学 (略称： 豊橋技科大) Toyohashi University of Technology (略称： TUT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-03-11 16:10:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2021-86 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.427 |
| ページ範囲 | pp.163-168 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-03-03 (PRMU) |
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