論文の概要: Global Image Segmentation Process using Machine Learning algorithm &
Convolution Neural Network method for Self- Driving Vehicles
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.13294v2
- Date: Wed, 4 Nov 2020 14:35:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-02 19:49:55.842808
- Title: Global Image Segmentation Process using Machine Learning algorithm &
Convolution Neural Network method for Self- Driving Vehicles
- Title（参考訳）: 機械学習アルゴリズムと畳み込みニューラルネットワークを用いた自動運転車両のグローバル画像分割プロセス
- Authors: Tirumalapudi Raviteja, Rajay Vedaraj .I.S
- Abstract要約: 自動運転車では、画像のセグメンテーションが視覚的知覚の重要な問題であった。
そこで我々は,周辺環境におけるエージェントの予測のための視覚知覚タスクに,画像分割プロセスを採用した。
また,NVDIA GeForce GTX 1050 GPUを用いて90FPSの推論速度を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In autonomous Vehicles technology Image segmentation was a major problem in
visual perception. This image segmentation process is mainly used in medical
applications. Here we adopted an image segmentation process to visual
perception tasks for predicting the agents on the surrounding environment,
identifying the road boundaries and tracking the line markings. Main objective
of the paper is to divide the input images using the image segmentation process
and Convolution Neural Network method for efficient results of visual
perception. For Sampling assume a local city data-set samples and validation
process done in Jupyter Notebook using Python language. We proposed this image
segmentation method planning to standard and further the development of
state-of-the art methods for visual inspection system understanding. The
experimental results achieves 73% mean IOU. Our method also achieves 90 FPS
inference speed and using a NVDIA GeForce GTX 1050 GPU.
- Abstract（参考訳）: 自動運転車技術では、画像のセグメンテーションが視覚的知覚の重要な問題であった。
この画像分割プロセスは、主に医療用途に使用される。
そこで我々は,周辺環境におけるエージェントの予測,道路境界の同定,路線標識の追跡を行う視覚的知覚タスクに画像分割処理を適用した。
本研究の目的は,画像分割処理と畳み込みニューラルネットワークを用いて視覚知覚の効率的な結果を得るために,入力画像を分割することである。
サンプリングには、python言語を使用してjupyter notebookで実行されるローカルシティデータセットのサンプルと検証プロセスを仮定する。
本研究では,視覚検査システム理解のための最先端技術の開発を標準化し,さらに進めるための画像分割手法を提案する。
実験の結果, 平均IOUは73%であった。
また,NVDIA GeForce GTX 1050 GPUを用いて90FPSの推論速度を実現する。
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