開催概要
| イベント名称 | The 34th IEEE/ACIS International Conference on Software Engineering, Artificial Intelligence, Networking and Parallel/Distributed Computing (SNPD2026) |
| 日時 | 2026年8月22日(土)~ 24日(月) |
| 開催地 | 岡山県, 日本 |
| 会場 | 岡山大学 |
| Web | https://acisinternational.org/conferences/snpd-2026-i/ |
発表概要
| 著者 | Hiroto Igeta, Shohei Yokoyama |
| 論文題名 | Spherical Bounding Box Merging for 360-Degree Ojbect Detection with Planar Detectors |
全天球カメラ画像に対して平面画像用モデルを直接適用した際に,小物体・高緯度物体の検出精度が低下する問題に対して,分割透視投影画像上での検出及び球面上での検出矩形統合を行う手法を提案しました.
報告
横山研究室所属の井桁広翔が,SNPD2026にて,全天球カメラ画像に対して平面画像用モデルで精度良く検出を行う手法を提案し,研究発表を行いました.その後,質疑応答を行いました.また,Best Paper Awardを受賞しました.
会議の後,横山先生と特産の果物を使ったパフェを食べに行きました.