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Vol.55 No.5

カテゴリ	論文
カテゴリ（英）	Paper 翻訳
著者	1) 二宮洸, 2) 遠藤健, 3) 城戸英彰, 4) 入江耕太
著者（英）	1) Takeru Ninomiya, 2) Takeshi Endo, 3) Hideaki Kido, 4) Kota Irie
勤務先	1) 日立製作所, 2) 日立製作所, 3) 日立製作所, 4) 日立Astemo
抄録	深層学習に基づく視差算出により高精度に奥行き情報を計算できるが，基線長が長いカメラペアでは左右画像の写り方の違いが大きくなり，視差の精度が低下する．そこで，特徴抽出において左右画像の見え方の違いを埋めるために対照学習を用いた学習方法を提案する．実験から，近傍20m以内における精度向上を確認した．
抄録（英）	Depth can be estimated with high accuracy by using deep learning. However, for camera pairs with long baseline, the accuracy of disparity is reduced because of the visual difference between left and right images. In this paper, we propose disparity estimation method based on feature map correlation using contrastive learning. By taking into account visual difference between the left and right images, we improve the accuracy of disparity estimation. Experimental results show that the proposed method improves accuracy within 20 m. 翻訳

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例）X AND Y →「XかつY（を含む）」 X OR Z →「XまたはZ（を含む）」

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例）X AND Y OR Z → X AND (Y OR Z)

AND検索と複数のOR検索が混在する場合も、OR検索が優先されます。

例）W AND X OR Y OR Z → W AND (X OR Y OR Z)

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