Fugu-MT 論文翻訳(概要): Semantic video segmentation for autonomous driving

論文の概要: Semantic video segmentation for autonomous driving

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.15250v1
Date: Wed, 28 Oct 2020 21:42:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-02 06:03:48.569672
Title: Semantic video segmentation for autonomous driving
Title（参考訳）: 自律運転のためのセマンティックビデオセグメンテーション
Authors: Minh Triet Chau
Abstract要約: 我々は、(Shelhamer et al., 2016a)で議論された技術を用いて、自律運転における意味的ビデオセグメンテーション、すなわちリアルタイムビデオにおける道路検出の解決を目指す。完全畳み込みネットワークは良好な結果をもたらすが,精度を保ちながら速度を半減できることを示す。テストデータセットはKITTIで、ドイツの街路の実際の映像で構成されている。
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: We aim to solve semantic video segmentation in autonomous driving, namely road detection in real time video, using techniques discussed in (Shelhamer et al., 2016a). While fully convolutional network gives good result, we show that the speed can be halved while preserving the accuracy. The test dataset being used is KITTI, which consists of real footage from Germany's streets.
Abstract（参考訳）: 本研究の目的は,自動運転における意味的ビデオセグメンテーション,すなわちリアルタイムビデオにおける道路検出の解決である(shelhamer et al., 2016a)。完全畳み込みネットワークは良好な結果をもたらすが,精度を保ちながら速度を半減できることを示す。テストデータセットはKITTIで、ドイツの街路の実際の映像で構成されている。

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