GANを用いた室内シーンRGB画像からの深度画像の生成

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS20027

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: 2020/03/07

タイトル(英語): Depth image generation from RGB images of indoor scenes using GAN.

著者名: 藤野 愛翔(大阪工業大学),小林 裕之(大阪工業大学)

著者名(英語): Yoshito Fujino(Osaka Institute of Technology),Hiroyuki Kobayashi(Osaka Institute of Technology)

キーワード: 敵対的生成ネットワーク|深度画像|GAN|Depth Image

要約(日本語): 近年の情報通信技術，ロボット技術の発達により自宅，病院，工場など，人と同じ空間においてロボットが活躍する場面が多くなってきている．それらの場面で活躍するロボットの物体把持，障害物回避などの動作および空間把握において深度は重要な情報である．そこで，本研究では敵対的生成ネットワーク（GAN）を用いて屋内シーンのRGB画像からそのシーンに対応する深度画像の生成を試みた．

要約(英語): An attempt was made to generate a depth image corresponding to an indoor scene from an RGB image using Generative Adversarial Networks(GAN).

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 2,175 Kバイト