Deep Learning
口頭発表
フローヒストグラムを用いたRecurrent Neural Networkによる自己移動量推定
- Author
- 阿知破千浩, 福井宏, 山下隆義, 藤吉弘亘
- Publication
- ビジョン技術の実利用ワークショップ, 2018
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自動運転支援において，自車の位置や運動を把握することは重要である．Convolutional-Recurrent Neural Network(C-RNN)は，画像から自己運動の識別が可能である．一方で，C-RNNは詳細な自己移動量の推定ができないという問題がある．そこで本研究では，C-RNNを自己移動量推定に拡張する．その際，シーンに頑健な推定が可能となる入力方法としてフローヒストグラムを用いる．評価実験の結果，従来のRNNより高精度に自己移動量の推定が可能なことを確認した．