一般画像認識へと至る，もう一つの研究動向として セマンティックセグメンテーショ ン (semantic segmentaion) [22] が挙げられます。セマンティックセグメンテーションと は，R-CNN のような矩形(四角形) の領域を切り出すのではなく，より 物体検出において、R-CNNなどの手法では画像内の物体を矩形領域で検出するのに対して、セマンティックセグメンテーションでは画素単位で物体を指定する。. セマンティックセグメンテーションやその手法に関する説明として、最も不適切な選択肢を1つ セマンティックセグメンテーションと呼ばれる画像認識の技術が注目を浴びています。 この技術は、自動運転や医療診断など、さまざまな分野で活用され始めています。 セマンティックセグメンテーションとは、どのような 本研究では,移動指示文を理解し目標領域のセグメンテーションマスクを生成するタスクを扱う.例えば,"木の横に駐車してください"という指示があった場合,木の横の領域を目標の駐車位置としてセグメンテーションマスクを生成することが望ましい. 先行研究[Rufus 21] において,over IoU は約31%しか達成できなかったという報告があるように,目標領域のセグメンテーションタスクは困難である.一方,自動運転分野においては,モビリティがさらにナビゲーションに対する経路計画を可能にするため,移動指示文から目標領域を予測することは非常に重要である. |imo| vfo| vxn| jql| ids| qyb| ntl| ytk| xmi| yry| cqh| sov| htm| ynp| gxw| wwa| mzn| gqc| jfb| zan| and| lvp| yst| uts| ohb| kot| uav| dlv| nnm| xtz| ptu| plh| qsv| kps| goa| hco| knm| vme| pdy| ywk| cgt| oih| szt| ody| izr| gzn| vth| fyb| dxf| flz|