Den nationella publikationen finns tillgänglig på Springer via http://dx.doi.org/10.1007/978-319-46604-011 Ytterligare information: Den fullständiga texten kan användas och/eller återges, och ges till tredje part i något format eller medium, utan föregående tillstånd eller kostnad, för personlig forskning eller studier, utbildning, eller inte-för-prot ändamål, under förutsättning att • en fullständig bibliografisk hänvisning görs till den ursprungliga källan • en länk görs till metadataposten i DRO • den fullständiga texten ändras inte på något sätt Den fullständiga texten får inte säljas i något format eller medium utan upphovsrättsinnehavarens formella tillstånd. Se den fullständiga DRO-policyn för ytterligare detaljer. Abstrakt. Realtid väg-scen förståelse är en utmanande dator vision uppgift med senaste framsteg i konvolutionella neurala nätverk (CNN) uppnå resultat som i synnerhet överträffar tidigare traditionella funktionsdrivna metoder. Här tar vi en befintlig CNN-arkitektur, förtränad för urban väg-scen förståelse, och omskola den mot uppgiften att klassificera off-road scener, bedöma nätverkets prestanda under träningscykeln. Inom paradigmet för överföringslärande analyserar vi effekterna på CNN-klassificeringen, genom utbildning och bedömning av olika nivåer av tidigare utbildning på olika deluppsättningar av våra off-road-utbildningsdata. För var och en av dessa konfigurationer utvärderar vi nätverket vid flera punkter under dess träningscykel, vilket gör det möjligt att ingående analysera exakt hur träningsprocessen påverkas av dessa variationer. Slutligen jämför vi detta CNN med en mer traditionell strategi med hjälp av en funktionsdriven Support Vector Machine (SVM) klassificerare och visa state-of-the-art resultat i detta särskilt utmanande problem av off-road scen förståelse.
CNN funktioner förskolas i väg scener återanvänds för mer specifika väg scen klassificeringar av REF.
From On-Road to Off: Transfer Learning Within a Deep Convolutional Neural Network for Segmentation and Classification of Off-Road Scenes
{'venue': 'ECCV Workshops', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}