テスラの自動運転車の制御AI視点で、行っている処理を可視化したもの semantic segmentation、object detection、depth estimationなど、最近の機械学習、特にCV技術の集合体感がある(… https://t.co/KLdiklVxA3
タグ検索の該当結果が少ないため、タイトル検索結果を表示しています。
はじめに Gated-SCNN: Gated Shape CNNs for Semantic Segmentationを読んだのでメモ. 気持ち 従来のCNNを使ったsegmentation手法は色だの形だのテクスチャだのをCNNの内部で一緒くたに扱っていて,その扱い方を疑問視した論文.ここではshapeに関する推論を分離したほうがいいという仮説を立てて,通常のCNN(regular stream)にshapeを扱うブランチ(shape stream)を加えたtwo stream型のモデルを提案. Gated Shape CNN 上で説明した通り,regular streamとshape streamからなるモデルを作る.その際にちゃんとshape streamがshape(ここではboundary)に関する情報のみを扱えるよう,Gated Convolution Layer (GCL)を
Published: May 19, 2021 ● Updated: Mar 21, 2024 IntroDeep learning has been very successful when working with images as data and is currently at a stage where it works better than humans on multiple use-cases. The most important problems that humans have been interested in solving with computer vision are image classification, object detection and segmentation in the increasing order of their diff
Semantic segmentation refers to the process of linking each pixel in an image to a class label. These labels could include a person, car, flower, piece of furniture, etc., just to mention a few. We can think of semantic segmentation as image classification at a pixel level. For example, in an image that has many cars, segmentation will label all the objects as car objects. However, a separate clas
画像をピクセル単位で処理する、セマンティックセグメンテーションのモデルも、表示に注意を払えば、十分高速な処理に適用可能だと思います 1 はじめに CX事業本部の平内(SIN)です。 ディープラーニングによる画像認識は、基本的に、Object Detection、Image classification、semantic segmentationの3つとなりますが、今回は、セマンティックセグメンテーションのモデルを使用して、道路を識別する要領を試してみました。 最初に、試してみた様子です。 動画は、Pixels Videosに公開されているものを利用させて頂きました。 2 モデル 今回も、推論に使用したフレームワークは、Open VINO Toolkitです。 そして、モデルは、OpenVINOで利用可能なIR(中間表現フォーマット)へ変換されて公開されている、road-segmentati
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く