論文の概要: Deep Learning for Scene Classification: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.10531v2
- Date: Sat, 20 Feb 2021 04:39:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-13 19:55:24.125531
- Title: Deep Learning for Scene Classification: A Survey
- Title（参考訳）: シーン分類のためのディープラーニング:調査
- Authors: Delu Zeng, Minyu Liao, Mohammad Tavakolian, Yulan Guo, Bolei Zhou,
Dewen Hu, Matti Pietik\"ainen, Li Liu
- Abstract要約: シーン分類は、コンピュータビジョンにおける長年の、根本的かつ挑戦的な問題である。
大規模データセットの出現と深層学習技術のルネッサンスは、シーン表現と分類の分野において顕著な進歩をもたらした。
本稿では,深層学習によるシーン分類における最近の成果を総合的に調査する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.57123373347695
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Scene classification, aiming at classifying a scene image to one of the
predefined scene categories by comprehending the entire image, is a
longstanding, fundamental and challenging problem in computer vision. The rise
of large-scale datasets, which constitute the corresponding dense sampling of
diverse real-world scenes, and the renaissance of deep learning techniques,
which learn powerful feature representations directly from big raw data, have
been bringing remarkable progress in the field of scene representation and
classification. To help researchers master needed advances in this field, the
goal of this paper is to provide a comprehensive survey of recent achievements
in scene classification using deep learning. More than 200 major publications
are included in this survey covering different aspects of scene classification,
including challenges, benchmark datasets, taxonomy, and quantitative
performance comparisons of the reviewed methods. In retrospect of what has been
achieved so far, this paper is also concluded with a list of promising research
opportunities.
- Abstract（参考訳）: シーンの分類は、画像全体を解釈することで、事前に定義されたシーンカテゴリの1つに分類することを目的としており、コンピュータビジョンにおける長年の、基本的で挑戦的な問題である。
多様な実世界のシーンの密集サンプリングを構成する大規模データセットの台頭と、大規模生データから直接強力な特徴表現を学習するディープラーニング技術のルネッサンスは、シーン表現と分類の分野において顕著な進歩をもたらしている。
本研究の目的は,深層学習を用いたシーン分類における最近の成果を包括的に調査することである。
この調査には、課題、ベンチマークデータセット、分類学、レビューされた方法の定量的パフォーマンス比較など、シーン分類のさまざまな側面をカバーする200以上の主要な出版物が含まれています。
これまでの成果を振り返って、本論文では有望な研究機会のリストもまとめています。
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