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Multi-Scale Estimation for Omni-Directional Saliency Maps Using Learnable Equator Bias 학습 가능한 적도 편향을 사용한 전방향 돌출 지도에 대한 다중 규모 추정

Takao YAMANAKA, Tatsuya SUZUKI, Taiki NOBUTSUNE, Chenjunlin WU

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요약 :

전방향 이미지는 가상/증강 현실, 자율주행차, 로봇 시뮬레이터, 감시 시스템 등 다양한 애플리케이션에 사용되었습니다. 이러한 응용 분야의 경우 머리 장착형 디스플레이를 사용하여 시선 지점의 확률 분포를 나타내는 돌출 맵을 추정하여 전방향 이미지에서 중요한 영역을 감지하는 것이 유용할 것입니다. 본 논문에서는 다양한 방향과 화각의 전방향 영상에서 중첩된 2차원 평면 영상을 추출하여 전방향 영상에 대한 새로운 돌출맵 추정 모델을 제안한다. 2D 돌출 맵은 이미지 중앙에 확률이 높은 경향이 있는 반면(중앙 바이어스), 머리 장착형 디스플레이를 사용하는 경우 전방향 돌출 맵에서는 확률이 높은 영역이 수평 방향으로 나타납니다(적도 바이어스). 따라서 2D 평면 이미지 추출을 위해 Center-bias 레이어를 앙각에 따라 조정된 적도-바이어스 레이어로 대체하여 전방향 데이터 세트로 center-bias 레이어를 갖춘 2D 돌출 모델을 미세 조정했습니다. 돌출 데이터 세트에서 전방향 이미지의 제한된 가용성은 2D 돌출 맵의 실제값을 사용하여 다수의 훈련 이미지로 사전 훈련된 잘 확립된 2D 돌출 모델을 사용하여 보완할 수 있습니다. 또한, 본 논문에서는 가변적인 수용 영역을 갖는 다양한 크기의 객체를 검출하기 위해 다양한 화각에서 2차원 영상을 추출하는 다중 스케일 추정 방법을 제안한다. 각 객체에 최적의 척도를 부여하기 위해 통합 레이어에서 계산된 픽셀별 주의 가중치를 사용하여 다중 화각에서 추정된 돌출 맵을 통합했습니다. 제안된 방법은 전방향 돌출 맵에 대한 평가 지표가 포함된 공개 데이터 세트를 사용하여 평가되었습니다. 제안된 방법에 의해 돌출맵의 정확도가 향상됨을 확인하였다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E106-D No.10 pp.1723-1731
발행일
2023/10/01
공개일
2023/07/19
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2023EDP7055
원고의 종류
PAPER
범주
이미지 인식, 컴퓨터 비전

작성자

Takao YAMANAKA
  Sophia University
Tatsuya SUZUKI
  Sophia University
Taiki NOBUTSUNE
  Sophia University
Chenjunlin WU
  Sophia University

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