WEKO3
アイテム
セグメンテーションおよびガウス過程回帰による深度画像の欠損値予測とその一般化
http://hdl.handle.net/10228/0002000253
http://hdl.handle.net/10228/00020002539ed84bf1-4316-456b-b342-1a3a794bac90
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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LaSEINE-2022_DC08_4.pdf (946 KB)
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| アイテムタイプ | 会議発表論文 = Conference Paper(1) | |||||||||||||
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| 公開日 | 2023-11-13 | |||||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||
| タイトル | セグメンテーションおよびガウス過程回帰による深度画像の欠損値予測とその一般化 | |||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||
| 著者 |
梅田, 裕輔
× 梅田, 裕輔
× 花沢, 明俊
WEKO
23300
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| 抄録 | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||||||||||
| 内容記述 | ガウス過程回帰を用いて深度画像の欠損部分の深度値予測を行う手法を提案する．セマンティックセグメンテーションを用いてRGB画像のピクセルのカテゴリ尤度を抽出し，それに位置情報を加えた特徴量空間上でガウス過程回帰による深度推定を行った．その際，カテゴリの尤度における不確実性を考慮するために，共分散行列にペナルティ項を導入した．この提案手法を一般化することによって，説明変数の観測ノイズを考慮するガウス過程回帰を導くことができた．この一般化した手法は，全ての入力データを等価に扱わず，入力データに不確実性に基づいた優劣をつけて回帰を行うと思われ，汎用性が高い手法という結論を得た． | |||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||
| 備考 | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||
| 内容記述 | 第21回情報科学技術フォーラム, FIT2022, 2022年9月13日-15日, 慶應義塾大学矢上キャンパス | |||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||
| 書誌情報 |
p. CH-011, 発行日 2022-09 |
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| 著作権関連情報 | ||||||||||||||
| 権利情報 | Copyright (c) 2022 by The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers and Information Processing Society of Japan All rights reserved. | |||||||||||||
| 出版タイプ | ||||||||||||||
| 出版タイプ | VoR | |||||||||||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||||||||||
| 査読の有無 | ||||||||||||||
| 値 | no | |||||||||||||
