Deep Learning
口頭発表
情報伝搬ネットワークによる全周囲のセマンティックセグメンテーション
- Author
- 後藤圭汰, 山下隆義, 藤吉弘亘, 成岡健一, 堀田隆介, 玉津幸政
- Publication
- 画像センシングシンポジウム, 2018
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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識別する問題であり，走行領域や物体領域の抽出といった自動運転支援で重要な技術の一つである．車載映像からのセマンティックセグメンテーションを対象とした大規模なデータセットが公開されている．しかし，これまで公開されているデータセットは前方のみを対象としているため，車載環境における一部の状況しか理解することができない．自動運転支援においては，前方だけでなく，左右，後方を含めた360度全周囲の状況を把握する必要がある．そこで本研究では，左右，後方を含めた360度全周囲を対象とするセマンティックセグメンテーション手法を提案する．提案手法では，時間方向及び空間方向に情報を伝搬させることで，Deep Convolutional Neural Network (DCNN)をベースとした一般的なセグメンテーション手法より高精度なセマンティックセグメンテーションが可能となる．