全周パノラマ画像を用いた離散的視覚情報の定量分析手法 : セマンティックセグメンテーションによる空間要素の領域抽出の精度検証

• 資料種別: 記事
• タイトル: 全周パノラマ画像を用いた離散的視覚情報の定量分析手法 : セマンティックセグメンテーションによる空間要素の領域抽出の精度検証
• 著者・編者: 副田 和哉; 山田 猛矢
• 著者標目: 副田 和哉; 山田 猛矢
• 並列タイトル等: Quantification Analysis Method of Changes of Discretely Visual Information Using 360° Panorama Image
• タイトル（掲載誌）: 第一工科大学研究報告 = Daiichi Institute of Technology annual report
• 巻号年月日等（掲載誌）: (34):2022
• 掲載号: 34
• 掲載ページ: 100-106
• 掲載年月日（W3CDTF）: 2022
• ISSN（掲載誌）: 2436-9276
• ISSN-L（掲載誌）: 2436-9276
• 出版事項（掲載誌）: 霧島 : 第一工科大学 = Daiichi Institute of Technology
• 出版地（国名コード）: JP
• 本文の言語コード: jpn
• 件名標目: VR Photography; 360° Panorama Image; Deep Learning; Semantic Segmentation
• NDLC: ZM2
• 対象利用者: 一般
• 所蔵機関: 国立国会図書館
• 請求記号: YH247-1897
• 連携機関・データベース: 国立国会図書館 : 国立国会図書館雑誌記事索引; https://ndlsearch.ndl.go.jp
• 書誌ID（NDLBibID）: 032440782; http://id.ndl.go.jp/bib/032440782
• 整理区分コード: 632