CycleGANによる形状変換のための生成モデルによる特徴抽出

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS23024

グループ名: 【D】産業応用部門 次世代産業システム研究会

発行日: 2023/03/01

タイトル(英語): Feature extraction by generative model for shape transformation by CycleGAN

著者名: 中嶋 輝(大阪工業大学),小林 裕之(大阪工業大学)

著者名(英語): Akira Nakajima(Osaka Institute of Technology),Hiroyuki Kobayashi(Osaka Institute of Technology)

キーワード: ＣｙｃｌｅＧＡＮ|形状変換|生成モデル|特徴抽出|CycleGAN|Shape transformation|Generative model|Feature extraction

要約(日本語): CycleGANは、2つの画像のドメインの関係を学習することで画像変換を実現する手法であるが、形状の変換を伴う変換が難しい課題がある。本実験は生成モデルによって特徴抽出を行なったデータセットを用意することでCycleGANによって形状変換を行なう。

要約(英語): CycleGAN is a method that realizes image transformation by learning the relationship between the domains of two images, but there is a difficult problem with shape transformation. In this experiment, shape transformation is performed by CycleGAN by preparing a data set that has been feature-extracted by an generative model.

本誌: 2023年3月4日次世代産業システム研究会

本誌掲載ページ: 1-3 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 906 Kバイト