条件付きBEGANを用いたデータ拡張

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PI20086

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 知覚情報研究会

発行日: 2020/12/25

タイトル(英語): Data augmentation using conditional BEGAN

著者名: 阿部 寛人(愛媛大学),木下 浩二(愛媛大学),一色 正晴(愛媛大学),柳原 圭雄(愛媛大学)

著者名(英語): Hiroto Abe(Ehime University),Koji Kinoshita(Ehime University),Masaharu Isshiki(Ehime University),Yoshio Yanagihara(Ehime University)

キーワード: 条件付きＧＡＮ|条件付きＢＥＧＡＮ|データ拡張|画像生成|画像分類|Conditional GAN|Conditional BEGAN|data augmentation|image generation|image classification

要約(日本語): 条件付きBEGANを用いた画像分類のためのデータ拡張手法を提案する。条件付きGANを用いて潜在空間での線形補間画像を生成する場合、クラス重心間の距離を求めるために画像から潜在変数を求める符号化器の導入が必要であった。本論文ではDiscriminatorにCAEを用いることで同一ネットワークでのGeneratorの学習と潜在変数の取得手法を提案する。

要約(英語): We propose a data augmentation method for image classification using conditional BEGAN. It is necessary to introduce an encoder to obtain the distance between the class centroids when generating a linear interpolation image in latent space using cGAN. We propose a method of learning Generator and acquiring latent variables in the same network by using CAE for Discriminator.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 988 Kバイト