論文の概要: A Study of Image Pre-processing for Faster Object Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.06928v1
• Date: Sat, 31 Oct 2020 02:55:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-01 04:28:42.292150
• Title: A Study of Image Pre-processing for Faster Object Recognition
• Title（参考訳）: 高速物体認識のための画像前処理の検討
• Authors: Md Tanzil Shahriar, Huyue Li
• Abstract要約: 良質な画像は、未処理のノイズ画像よりも認識率や分類率が高い。 物体の認識や分類率を抑える非処理画像から特徴を抽出することはより困難である。 本研究は,機械学習アルゴリズムやディープラーニングアルゴリズムの性能が,トレーニング画像の精度の向上や削減の観点から向上する画像前処理手法を提案する。
• 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: Quality of image always plays a vital role in in-creasing object recognition or classification rate. A good quality image gives better recognition or classification rate than any unprocessed noisy images. It is more difficult to extract features from such unprocessed images which in-turn reduces object recognition or classification rate. To overcome problems occurred due to low quality image, typically pre-processing is done before extracting features from the image. Our project proposes an image pre-processing method, so that the performance of selected Machine Learning algorithms or Deep Learning algorithms increases in terms of increased accuracy or reduced the number of training images. In the later part, we compare the performance results by using our method with the previous used approaches.
• Abstract（参考訳）: 画像の品質は常に、オブジェクト認識や分類率の向上において重要な役割を果たす。 良質な画像は、未処理のノイズ画像よりも認識や分類速度が良い。 物体の認識や分類率を抑える非処理画像から特徴を抽出することはより困難である。 低画質の画像によって生じる問題を克服するため、通常、画像から特徴を抽出する前に前処理を行う。 本研究では,選択した機械学習アルゴリズムやディープラーニングアルゴリズムの性能を,精度の向上やトレーニング画像数の減少の観点から向上させる画像前処理手法を提案する。 後半部では,従来の手法と比較し,評価結果を比較した。

関連論文リスト

• Masked Image Training for Generalizable Deep Image Denoising [53.03126421917465]
  本稿では,デノナイジングネットワークの一般化性能を高めるための新しい手法を提案する。 提案手法では,入力画像のランダムなピクセルをマスキングし,学習中に欠落した情報を再構成する。 提案手法は,他のディープラーニングモデルよりも優れた一般化能力を示し,実世界のシナリオに直接適用可能である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-23T09:33:44Z)
• A survey on facial image deblurring [3.6775758132528877]
  顔画像がぼやけていると、顔認識などのハイレベルな視覚タスクに大きな影響を与えます。 本稿では,最近発表された顔画像の難読化手法について概説し,その大部分はディープラーニングに基づくものである。 本稿では,データセットとメトリクスにおける古典的手法の性能を示すとともに,モデルに基づく手法と学習に基づく手法の違いについて,簡単な議論を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-10T02:24:56Z)
• Fast Hybrid Image Retargeting [0.0]
  本稿では,コンテント・アウェア・トリミングを用いて歪みを定量化し,抑制する手法を提案する。 我々の手法は,実行時間のごく一部で実行しながら,最近の手法より優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-25T11:46:06Z)
• Influence of image noise on crack detection performance of deep convolutional neural networks [0.0]
  深層畳み込みニューラルネットワークを用いた画像データからのひび割れの分類について多くの研究がなされている。 本稿では,画像ノイズがネットワークの精度に与える影響について検討する。 AlexNetは提案したインデックスに基づいて最も効率的なモデルに選ばれた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-03T09:08:54Z)
• Learning Conditional Knowledge Distillation for Degraded-Reference Image Quality Assessment [157.1292674649519]
  劣化参照IQA(DR-IQA)という実用的な解を提案する。 DR-IQAはIRモデルの入力、劣化したイメージを参照として利用する。 私たちの結果は、フル参照設定のパフォーマンスに近いものもあります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-18T02:35:08Z)
• Real-Time, Deep Synthetic Aperture Sonar (SAS) Autofocus [34.77467193499518]
  合成開口ソナー(sas)は、送信/受信波形の正確な飛行時間計測を必要とする。 これを解決するために、画像再構成後の後処理ステップとして、Emphautofocusアルゴリズムを用いて、画像フォーカスを改善する。 これらの限界を克服し、データ駆動方式で重み付け関数を暗黙的に学習するための深層学習手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-18T15:16:29Z)
• Saliency-driven Class Impressions for Feature Visualization of Deep Neural Networks [55.11806035788036]
  分類に欠かせないと思われる特徴を視覚化することは有利である。 既存の可視化手法は,背景特徴と前景特徴の両方からなる高信頼画像を生成する。 本研究では,あるタスクにおいて最も重要であると考えられる識別的特徴を可視化するための,サリエンシ駆動型アプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-31T06:11:06Z)
• High-Resolution Image Inpainting with Iterative Confidence Feedback and Guided Upsampling [122.06593036862611]
  既存の画像塗装法は、実アプリケーションで大きな穴を扱う際に、しばしばアーティファクトを生成する。 本稿では,フィードバック機構を備えた反復インペイント手法を提案する。 実験により,本手法は定量評価と定性評価の両方において既存手法よりも有意に優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-24T13:23:45Z)
• Distilling Localization for Self-Supervised Representation Learning [82.79808902674282]
  コントラスト学習は教師なし表現学習に革命をもたらした。 現在のコントラストモデルでは、前景オブジェクトのローカライズには効果がない。 本稿では,背景変化を学習するためのデータ駆動型手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-14T16:29:42Z)
• Self-Supervised Linear Motion Deblurring [112.75317069916579]
  深層畳み込みニューラルネットワークは、画像の劣化の最先端技術である。 本稿では,自己監督型動作遅延に対する識別可能なreblurモデルを提案する。 我々の実験は、自己監督された単一画像の劣化が本当に実現可能であることを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-10T20:15:21Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。