CycleGANによる形状変換を目的としたデータセットの前処理

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS1-9

グループ名: 【C】2023年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2023/08/23

タイトル(英語): Preprocessing Datasets for Shape Transformation with 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 (Graduate school, Osaka Institute of Technology),Hiroyuki Kobayashi (Osaka Institute of Technology)

キーワード: CycleGAN|画像処理|形状変換形状変換|cycle gan|image processing|transformation

要約(日本語): CycleGANはGANという生成画像AIの一種である。CycleGANは、色や模様などの画像のスタイル変換を得意とする。CycleGANは同じ形のものを特徴として捉えて色や模様を変えることができるが、形の変化を伴う変換は苦手である。理由は、画像背景を変換対象の一部と認識され特徴抽出が上手く行えないからである。背景を削除するには、二値画像であるマスクを生成する必要であり、画像における変換対象の座標を手作業で確認する必要があるが、大量のデータに対して行なうことは厳しい。そこで、オートエンコーダを用いて画像処理を自動で行なう。本研究では、変換対象を車に限定しオートエンコーダによって現在と昔の車画像の背景領域を削除し、その結果画像をCycleGANのデータセットに用いることで現在と昔の車の形状変換を行なう。