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 |
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) |
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PRMU2021-86 |