Deep Learning
口頭発表
Multiple Dilated Convolutional Blocksによるセマンティックセグメンテーション
- Author
- 山下隆義, 山内悠嗣, 藤吉弘亘
- Publication
- 画像センシングシンポジウム, 2017
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セマンティックセグメンテーションは，ピクセル単位でクラスを推定する問題であり，ディープラーニングをベースとした高精度な手法が提案されている．車載カメラ映像のセマンティックセグメンテーションの場合，歩行者や車両などの物体はカメラまでの距離により大きさが変動する．本稿では，このような変動に対応する方法として，1)Multiple Dilated Convolution Blocksにより様々な物体の大きさを考慮した畳み込み処理，2)スキップ結合により階層を跨いだ特徴伝搬，をエンコーダ・デコーダ構成のネットワークに導入する．これにより，Cityscapesデータセットにおいて，一般的なセグメンテーション手法よりも高い精度を得ることができた．また，最新の手法と比較して，同程度の平均カテゴリIoU精度を達成することができた．