畳み込みニューラルネットワークを用いた自動車の姿勢推定に関する研究

抄録

先進運転支援システムの普及に伴い，車載カメラを用いた自動車の検出・認識精度の更なる向上が求められている．画像中の自動車の姿勢を推定することができれば，自動車がどの方向に移動し得るかを予測することが可能となり，より安全な先進運転支援システムが実現できる．本研究では，畳み込みニューラルネットワークを用いて自動車の姿勢推定を行う．特に，勾配消失を防ぐ効果のbatch normalizationや過学習を抑制するdropoutをネットワークに組み込むこと，及び，自動車の画像データセットに対して平滑化・鮮鋭化処理を行うことにより学習効率を高め，汎用性の高い姿勢推定を実現する．