画像生成における学習済みモデルを用いた特徴付与方法の提案

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-048

グループ名: 【全国大会】令和2年電気学会全国大会論文集

発行日: 2020/03/01

タイトル(英語): Proposal of a Method for Adding Features Using Learned Models in Image Generation

著者名: 笠松諒太（東京電機大学）,笹川隆史（東京電機大学）

著者名(英語): Ryota Kasamatsu (Graduate School of Tokyo Denki University),Takafumi Sasakawa (Tokyo Denki University)

キーワード: ニューラルネットワーク|画像生成|敵対的生成ネットワーク|ニューラルネットワーク|ガゾウセイセイ|テキタイテキセイセイネットワーク

要約(日本語): 本研究では、従来の画像生成の手法に変更を加え、画像の生成に使用する訓練データセットにおいてラベル作成等の前処理を行わず、指定した特徴を持つ画像を生成する手法を提案する。この提案手法により、前処理等の作業によってかかるコストを無くす、または抑えることを期待する。具体的な提案手法として、画像を生成する際に生成された画像が指定した特定の特徴を含む画像にするため、生成ネットワークに判別ネットワークの判定結果とは別に特定の特徴を学習した学習済みモデルの判定結果を与える訓練方法を提案する。本研究による提案手法により、訓練データセットの前処理を行わず、指定した特徴を持つ画像の生成に成功することができた。

本誌掲載ページ: 68-70 p

原稿種別: 日本語