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画像中の対象物体位置検出方式All-Image BL-DCDAMによるActive Netの抽出性能向上

机译:BL-DCDAM的图像全部图像提取性能改进的目标对象位置检测方法

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摘要

画像認識·理解技術は,様々な分野で応用されようとしている.しかし,しばしば画像中に存在する対象物体の位置や数,大きさなどが一意に定められず,抽出が困難な場合がある.このような場合,対象物体の位置や数,大きさなどに関して先験的な制約に基づいた条件を組み込むことが不可能である.本研究では,そのような応用例としては道路情景画像中からの道路標識の抽出を取り扱っている.このような問題解決に向けて,画像中に存在する対象物体の位置や数,大きさが定められない場合においても抽出できるような方式を検討した.本論文では,輪郭抽出法BL-DCDAMをActive Netの制御へ適用することで,対象物体と思われる領域を大まかに特定し,Active Netを用いて対象物体のみを抽出する手法について述べる.実験より,良好な結果を得ることができたことを示す.
机译:图像识别和理解技术即将应用于各种领域。然而,图像中存在的目标对象的位置,数量,大小等通常是唯一定义的,并且可能难以提取。在这种情况下,不可能基于目标对象的位置,数量,大小等的先前经历的约束来结合条件。在这项研究中,这种应用示例从道路场景图像处理道路标志。为了解决这样的问题,据认为,即使未定义大小,也不能提取图像中存在的对象对象的位置和数量。在本文中,概述了轮廓提取方法BL-DCDAM控制有源网的控制,并且粗略地指定了所认为是目标对象的区域,并且描述了使用活动网络提取目标对象的方法。从实验中,它表明可以获得良好的结果。

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