Deep Learning
Semantic Segmentation
口頭発表
カメラ間の整合性を考慮した全周囲画像のセグメンテーション
- Author
- 後藤圭汰, 平川翼, 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, 2019
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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把握といった自動運転支援において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．そこで本研究では，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と空間方向及びカメラ間に情報を伝搬させることで，従来のセグメンテーション手法より高精度なセグメンテーションが可能であることを確認した．