敵対的ネットワークを用いたデプスセンサの特性変換手法

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PI20008,IIS20039

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 知覚情報/【D】産業応用部門 次世代産業システム合同研究会

発行日: 2020/03/23

タイトル(英語): A method for transformation of characteristics of depth sensors using GAN

著者名: 永野 史也(中京大学),橋本 学(中京大学)

著者名(英語): Fumiya Nagano(Chukyo University),Manabu Hashimoto(Chukyo University)

キーワード: 深層学習|データ変換|デプスセンサ|敵対的ネットワーク|Deep Learning|data transformation|depth sensor|GAN

要約(日本語): 3次元センサの低価格化により，ロボット導入が加速しているが，新旧センサ間の特性の差が，機械学習ベースの3次元認識の性能維持を困難にしている．本研究では，このようなセンサ間の特性ギャップを解消することを目的とする，画像生成ネットワークを利用した3次元データ変換手法を提案した．実験の結果，Intel製D415およびD435からLUCID製Heliosへ，また，HeliosからD435へのデータ変換については，性能向上を確認した．

要約(英語): We proposed a 3D data conversion method using an image generation network to eliminate such a characteristic gap between sensors. As a result of the experiment, it was confirmed that the performance of data conversion from Intel D415 and D435 to LUCID Helios and from Helios to D435 was improved.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,310 Kバイト