機械学習を用いた対応点探索における損失関数の改善による精度向上に関する検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-041

グループ名: 【全国大会】令和3年電気学会全国大会論文集

発行日: 2021/03/01

タイトル(英語): Accurate Corresponding Point Identification by CNN with Improved Loss Function

著者名: 橋本智洋（東京大学）,橋本岳（静岡大学）,山本茂広（神戸大学）

著者名(英語): Tomohiro Hashimoto (The University of Tokyo),Takeshi Hashimoto (Shizuoka University),Shigehiro Yamamoto (Kobe University)

キーワード: ステレオ画像計測|対応点探索|高精度化|機械学習|stereo image measurement|corresponding point search|high-precision|machine learning

要約(日本語): パッシブ計測の代表例として知られているステレオ三次元計測において対応点探索は重要な過程であり，我々は機械学習を用いて対応点（マーカー重心）探索の高精度化について研究を行っている。本研究では，人工マーカーの二値画像を対象として，既存の超解像手法の学習データおよび損失関数を改良することで対応点探索のさらなる高精度化を図った。結果として，データセットおよび損失関数の変更に伴ってより明瞭な出力を得られ，かつ重心探索精度の向上が確認できた。入力画像のマーカー形状によっては特に高い効果を得られる場合があり，一般に良好

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 511 Kバイト