文献

J-GLOBAL ID：201702290886677211   整理番号：17A0414122

畳込みネットワークを用いた椅子生成,表と自動車のための学習【Powered by NICT】

Learning to Generate Chairs, Tables and Cars with Convolutional Networks

著者 (4件)： Dosovitskiy Alexey (Computer Science Department at the University of Freiburg, Freiburg im Breisgau, Germany) ,  Springenberg Jost Tobias (Computer Science Department at the University of Freiburg, Freiburg im Breisgau, Germany) ,  Tatarchenko Maxim (Computer Science Department at the University of Freiburg, Freiburg im Breisgau, Germany) ,  Brox Thomas (Computer Science Department at the University of Freiburg, Freiburg im Breisgau, Germany)
資料名： IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence  (IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence)
巻： 39  号： 4  ページ： 692-705  発行年： 2017年 
JST資料番号： B0519B  ISSN： 0162-8828  CODEN： ITPIDJ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 示した対象物体スタイル,視点,色の画像を生成することができる生成「最大畳込みのニューラルネットワークを訓練した。椅子,テーブル,および車のレンダリングした3Dモデルにネットワークを訓練した。著者らの実験は,ネットワークは,単に心臓によるすべての画像を学習ではなく,3次元モデルの意味のある表現の異なるモデルの類似性を評価するためにそれらを見出し,失われたものを生成し,見解を外挿するために与えられたビュー間の補間,訓練事例を再結合による訓練装置において現在存在しない新しい物体を創製せず,または二種類のオブジェクトクラスことを示した。さらには,このような生成ネットワークはデータセットからの異なるオブジェクト間の対応を見つけるために用い,このタスクに関する既存アプローチよりも優れた結果をできることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ニューラルネットワーク ,  類似性 ,  *ネットワーク ,  レンダリング ,  外挿法 ,  *自動車 ,  再結合 ,  画像 ,  心臓 ,  *畳込み ,  三次元モデル
準シソーラス用語： オブジェクトクラス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 畳込み ,  椅子 ,  表 ,  自動車 ,  学習