物理的演繹モデルと帰納的深層学習の融合によるしなやかな画像理解

通过物理演绎模型和归纳深度学习的融合灵活的图像理解

基本信息

  • 批准号:
    21H04893
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 26.71万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
  • 财政年份:
    2021
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2021-04-05 至 2026-03-31
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

今年度は、昨年度の精緻な3次元形状復元に関する研究をさらに発展させ、光源状況の推定も同様に解析的な生成モデルを仮定しつつ、帰納的学習によって、反射特性を3次元形状とともに同時推定する手法について研究を進めた。特にマルチビューステレオと呼ばれる、複数枚の画像から形状復元をおこなう手法に着目し、従来仮定される拡散反射特性にとどまらない、さまざまな表面反射をおこなう物体に関して、形状とともに反射特性を求める手法を導出した。これは、単一の画像から物体表面の法線を深層学習モデルによって推定し、それらを物体表面の特徴量として新たなマルチビューステレオ法を構成することによって実現した。法線を視点不変の特徴量としてコストボリュームを構築し、視点間対応および3次元座標を大域的な最適解として求める本手法は新規性が高く、様々な反射特性の物体表面を正確に復元できることを実証した。また、特に自動運転等において重要となる道路光景の素材認識に関する研究も進めた。素材に関する視覚的情報を、各画素と近傍におけるテクスチャを代表とする局所的特徴量だけではなく、それらの画素がどういった物体を構成しているか、またそれらの物体間の画像全体における大局的位置関係を考慮した新たな深層学習モデルを導出し、正確に各画素の素材を認識できることを示した。本研究も極めてノイジーな解空間における大域的な最適解を求める手法を確立するものであり、前述の成果とともに、計画された研究目標を達成するものである。
This year, the research on refined three-dimensional shape reconstruction has been developed, and the generation and analysis of light source conditions have been determined, and the study of absorption, reflection characteristics, three-dimensional shape reconstruction and simultaneous estimation methods have been developed. The method of calculating the scattering reflection characteristics of the object is as follows: This is a picture of the surface of the object, the normal line of the object, the estimation of the surface of the object, the new characteristic of the object, and the construction of the object. Normal line, viewpoint, non-variable characteristic quantity, three-dimensional coordinate, large domain, optimal solution, new method, high inversion, reflection characteristic, object surface, correct reconstruction, verification. The research on the material knowledge of road conditions is very important, such as automatic transportation and so on. The image of the object is composed of the following characteristics: This study aims to establish a method for finding the optimal solution in a large domain, and to achieve the objectives of the study.

项目成果

期刊论文数量(12)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Human-Object Interaction Detection with Missing Objects
Extrinsic Camera Calibration From a Moving Person
通过移动的人进行外部相机校准
  • DOI:
    10.1109/lra.2022.3192629
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    5.2
  • 作者:
    Sang-Eun Lee;Keisuke Shibata;Soma Nonaka;Shohei Nobuhara;Ko Nishino
  • 通讯作者:
    Ko Nishino
RGB Road Scene Material Segmentation
  • DOI:
    10.1007/978-3-031-26284-5_16
  • 发表时间:
    2024-03
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Sudong Cai;Ryosuke Wakaki;S. Nobuhara;K. Nishino
  • 通讯作者:
    Sudong Cai;Ryosuke Wakaki;S. Nobuhara;K. Nishino
BlindSpotNet: Seeing Where We Cannot See
BlindSpotNet:看到我们看不到的地方
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    T. Fukuda;K. Hasegawa;S. Ishizaki;S. Nobuhara and K. Nishino
  • 通讯作者:
    S. Nobuhara and K. Nishino
Dynamic 3D Gaze from Afar: Deep Gaze Estimation from Temporal Eye-Head-Body Coordination
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  • 作者:
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西野 恒其他文献

コンピュータで視る未来社会
通过计算机观察未来社会
  • DOI:
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Satoshi Murai;Meng-Yu Jennifer Kuo;Ryo Kawahara;Shohei Nobuhara;and Ko Nishino;西野 恒;西野 恒;西野 恒;西野 恒
  • 通讯作者:
    西野 恒
Freeing Computer Vision from Its Fundamental Limits
将计算机视觉从其基本限制中解放出来
  • DOI:
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Satoshi Murai;Meng-Yu Jennifer Kuo;Ryo Kawahara;Shohei Nobuhara;and Ko Nishino;西野 恒;西野 恒
  • 通讯作者:
    西野 恒
Photometric object modeling : Rendering from a dense/sparse set of images
光度对象建模:从密集/稀疏图像集进行渲染
  • DOI:
  • 发表时间:
    2002
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    西野 恒
  • 通讯作者:
    西野 恒
コンピュータで視る
在电脑上查看
  • DOI:
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Satoshi Murai;Meng-Yu Jennifer Kuo;Ryo Kawahara;Shohei Nobuhara;and Ko Nishino;西野 恒
  • 通讯作者:
    西野 恒
コンピュータビジョンの限界突破
突破计算机视觉的限制
  • DOI:
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Satoshi Murai;Meng-Yu Jennifer Kuo;Ryo Kawahara;Shohei Nobuhara;and Ko Nishino;西野 恒;西野 恒;西野 恒
  • 通讯作者:
    西野 恒

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    2020
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    20K21822
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    2020
  • 资助金额:
    $ 26.71万
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    Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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利用空间光传输分析生物组织的地下结构
  • 批准号:
    20K19825
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 26.71万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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高自由度主动光场的计算照明
  • 批准号:
    20H00612
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 26.71万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
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编码差分光谱设计
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    20K21816
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 26.71万
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通过获取和分析间接光传输来增强隐藏外观的可见性
  • 批准号:
    19H04138
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    2019
  • 资助金额:
    $ 26.71万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
Time-correlated vision: computer vision technologies using nanosecond time-correlated images
时间相关视觉:使用纳秒时间相关图像的计算机视觉技术
  • 批准号:
    18H03265
  • 财政年份:
    2018
  • 资助金额:
    $ 26.71万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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