単一画像からの高速シャドウ検出をパッチ畳み込みニューラルネットワークを使用して行う

近年、単一画像からの影検出方法が提案され、ビジョンシステムで使用されています。しかし、これらの方法の多くは時間計算量が高いため、ロボット応用には適していないという問題があります。本論文では、深層学習フレームワークを用いた高速な影検出方法を紹介します。この方法はロボット応用に適した時間コストを実現しています。当方の解決策では、まず統計的な特徴を使用して多クラスサポートベクターマシンを活用し、影事前マップを作成します。次に、元の画像と影事前マップを組み合わせて効率的に影の例で学習できるセマンティック対応パッチレベルの畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network）を利用します。ベンチマークデータセットでの実験結果から、提案手法は最先端の方法と比較して1桁または2桁時間計算量が削減されつつも精度を落とさないことが示されました。