| 講演名 | 2019-06-13 単一画像からの深度推定への Feature Pyramid Network の導入による精度向上 福田 裕大(明大), 大木 琢郎(明大), 宮本 龍介(明大), |
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| 抄録(和) | 単眼カメラによって撮影された画像からの深度推定は,近年のディープラーニングの発展により飛躍的に精度が向上した.既存手法の中には,局所特徴だけでなく大域的特徴を適切に利用することにより,精度向上を目指した手法が存在する.この手法では,畳み込みニューラルネットワークの各畳み込み層から得られる様々なスケールの特徴を統合し,特徴ピラミッドとして使用している.この統合処理においては,スケールの差異を考慮すべきであるが,既存手法では行われていない.そこで,本稿では,深度推定のネットワークに対して,物体検出において異なるスケールの統合に成功している Feature Pyramid Network を導入することにより精度向上を目指す. KITTI データセットを用いた実験の結果, ResNet-50 に対して Feature Pyramid Network を適用することにより, RMSE で約5 % の改善が見られた.また, Accuracy においては,閾値を 1.25 3 とした時に,最新の手法を凌ぐ精度を達成した. 以上のことから, Feature Pyramid Network の深度推定における有効性が確認できた. |
| 抄録(英) | Depth estimation from a single shot image have become accurate drastically after emergence of deepneural networks that show excellent results in several image recognition tasks. An existing scheme attempts to usenot only local features but global features by a feature pyramid composed of various scales of features obtainedfrom several convolution layers in order to improve the estimation accuracy. However, there is room for accuracyimprovement because generation of a feature pyramid in the scheme is not sophisticated. This paper tries to applythe Feature Pyramid Network for improve depth estimation in a single shot image, which was first adopted to objectdetection. Experimental results using the KITTI dataset showed that RMSE was improved by about 5% by theproposed scheme and accuracy became better than state-of-the-art schemes when the threshold was 1.25 3 .r |
| キーワード(和) | 深度推定 / 単一画像 / Pyramid Feature Network / 深層学習 |
| キーワード(英) | depth estimation / a single still image / pyramid feature network / deep learning |
| 資料番号 | SIS2019-5 |
| 発行日 | 2019-06-06 (SIS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIS / IPSJ-AVM / ITE-3DIT |
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| 開催期間 | 2019/6/13(から2日開催) |
| 開催地（和） | 福江文化会館 |
| 開催地（英） | Fukue Culture Center |
| テーマ（和） | 知的マルチメディアシステム, 組込み応用システム, 立体映像技術, 一般 |
| テーマ（英） | Intelligent Multimedia Systems, Applied Enbedded Systems, Three-Dimensional Image Technology (3DIT), etc. |
| 委員長氏名（和） | 仲地 孝之(NTT) / 内藤 整(KDDI総合研究所) / 堀越 力(湘南工科大) |
| 委員長氏名（英） | Takayuki Nakachi(NTT) / Sei Naito(KDDI Research, Inc.) / Tsutomu Horikoshi(Shonan Institute of Technology) |
| 副委員長氏名（和） | 末竹 規哲(山口大) / 木村 誠聡(神奈川工科大) |
| 副委員長氏名（英） | Noriaki Suetake(Yamaguchi Univ.) / Tomoaki Kimura(Kanagawa Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 藤吉 正明(首都大東京) / 古賀 崇了(近畿大) / 越智 大介(NTT) / 亀田 裕介(東京理科大) / 徐 建鋒(KDDI総合研究所) / 上原 伸一(AGC) / 小池 崇文(法政大) |
| 幹事氏名（英） | Masaaki Fujiyoshi(Tokyo Metropolitan Univ.) / Takanori Koga(Kindai Univ.) / Daisuke Ochi(NTT) / Yusuke Kameda(Tokyo Univ. of Science) / Xu Jianfeng(KDDI Research, Inc.) / Shinich Uehara(AGC) / Takafumi Koike(Hosei Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 三澤 秀明(宇部高専) / 坂東 幸浩(NTT) |
| 幹事補佐氏名（英） | Hideaki Misawa(National Inst. of Tech., Ube College) / Yukihiro Bandoh(NTT) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Smart Info-Media Systems / Special Interest Group on Audio Visual and Multimedia Information Processing / Technical Group on Three-Dimensional Image Technology |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 単一画像からの深度推定への Feature Pyramid Network の導入による精度向上 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Accuracy Improvement of Depth Estimation from a Single Still Image Using Feature Pyramid Network |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 深度推定 / depth estimation |
| キーワード(2)（和/英） | 単一画像 / a single still image |
| キーワード(3)（和/英） | Pyramid Feature Network / pyramid feature network |
| キーワード(4)（和/英） | 深層学習 / deep learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 福田 裕大 / Yudai Fukuda |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 明治大学(略称：明大) Meiji University(略称：Meiji Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 大木 琢郎 / Takuro Oki |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 明治大学(略称：明大) Meiji University(略称：Meiji Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 宮本 龍介 / Ryusuke Miyamoto |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 明治大学(略称：明大) Meiji University(略称：Meiji Univ.) |
| 発表年月日 | 2019-06-13 |
| 資料番号 | SIS2019-5 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | SIS-78 |
| ページ範囲 | pp.23-28(SIS), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-06-06 (SIS) |