Item type |
デフォルトアイテムタイプ(フル)(1) |
公開日 |
2021-09-30 |
タイトル |
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タイトル |
Multi-task Learning とMulti-stream の統合モデルを用いた単眼深度推定 |
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言語 |
ja |
タイトル |
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タイトル |
Monocular Depth Estimation using Integrated Model with Multi-task Learning and Multi-stream |
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言語 |
en |
作成者 |
髙嶺, 潮
遠藤, 聡志
Takamine, Michiru
Endo, Satoshi
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アクセス権 |
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アクセス権 |
open access |
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アクセス権URI |
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
権利情報 |
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言語 |
ja |
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権利情報 |
人工知能学会2021 |
主題 |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
depth estimation |
主題 |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
multi-task learning |
主題 |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
multi-stream |
内容記述 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
Scene understanding is a central problem in a field of computer vision. Depth estimation, in particular, is one of the important applications in scene understanding, robotics, and 3-D reconstruction. Estimating a dense depth map from a single image is receiving increased attention because a monocular camera is popular, small and suitable for a wide range of environments. In addition, both multi-task learning and multi-stream, which use unlabeled information, improve the monocular depth estimation efficiently. However, there are only a few networks optimized for both of them. Therefore, in this paper, we propose a monocular depth estimation task with a multi-task and multistream network architecture. Furthermore, the integrated network which we develop makes use of depth gradient information and can be applied to both supervised and unsupervised learning. In our experiments, we confirmed that our supervised learning architecture improves the accuracy of depth estimation by 0.13 m on average. Additionally, the experimental result on unsupervised learning found that it improved structure-from-motion performance. |
内容記述 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
論文 |
出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
人工知能学会 |
言語 |
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言語 |
jpn |
資源タイプ |
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資源タイプ |
journal article |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |
出版タイプ |
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出版タイプ |
VoR |
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出版タイプResource |
http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 |
識別子 |
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識別子 |
http://hdl.handle.net/20.500.12000/49790 |
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識別子タイプ |
HDL |
関連情報 |
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識別子タイプ |
DOI |
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関連識別子 |
https://doi.org/10.1527/tjsai.36-5_B-KC6 |
関連情報 |
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識別子タイプ |
DOI |
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関連識別子 |
https://doi.org/10.1527/tjsai.36-5_B-KC6 |
収録物識別子 |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
1346-8030 |
収録物識別子 |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
1346-0714 |
収録物名 |
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言語 |
ja |
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収録物名 |
人工知能学会論文誌 |
書誌情報 |
巻 36,
号 5,
発行日 2021-09-01
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