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J-GLOBAL ID：202302257983488089   整理番号：23A0406557

3DCGから生成されたデータセットへのスタイル変換の適用による実画像分類の精度向上

Accuracy Improvement of Real Image Classification by Style Transfer Using Training Data Created from 3DCG

著者 (8件)： 井上尊 (明治大 理工) ,  冨田陽一 (明治大 大学院理工学研究科) ,  学多晃司 (デジタル総合印刷) ,  山田悦志 (デジタル総合印刷) ,  刈谷葵 (デジタル総合印刷) ,  紀之定正一 (真生印刷) ,  北出雄二郎 (真生印刷) ,  宮本龍介 (明治大 理工)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告(Web)  (IEICE Technical Report (Web))
巻： 122  号： 293(SIS2022 23-39)  ページ： 38-43 (WEB ONLY)  発行年： 2022年11月28日 
JST資料番号： U2030A  ISSN： 2432-6380  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 一般に機械学習を実アプリケーションに適用するには,目的に応じた学習データセットを多大な労力をかけて作成しなければ実用的な精度が得られない.このような労力を削減することを目的とし,分類対象の3Dモデルが存在する場合にレンダリング結果と対応するクラスラベルの付与を自動的に実行する枠組みを提案しているが,一般に知られているのと同様,3Dモデルのレンダリング結果を直接学習に用いた分類器は実画像に対して精度が低下するという問題がある.本研究では,こうしたドメインギャップの影響に対処するため,物体の形状を重視して画像を認識するように分類器の学習を行う手法を提案する.3Dモデルから生成された学習データセットに対して適切にスタイル変換を適用することにより,それに相当する実物を撮影した評価データセットに対する分類精度を最大11%向上させることができた.(著者抄録)

シソーラス用語： *コンピュータグラフィックス ,  集合 ,  画像変換 ,  *分類 ,  *改良 ,  機械学習 ,  三次元モデル ,  レンダリング ,  データ ,  精度 ,  データセット ,  学習データ
準シソーラス用語： 3Dモデル ,  *3D-CG ,  *画像分類 ,  *高精度化 ,  三次元コンピュータグラフィックス ,  分類精度

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (16件)：

• 冨田陽一,井上尊,宮本龍介,“3DCG から得られる画像を訓練入力とする 3D パーツ分類の精度向上に関する研究,” 信学技報,第122巻,pp.33-38,Oct. 2022.
• A. Shrivastava, T. Pfister, O. Tuzel, J. Susskind, W. Wang, and R. Webb, “Learning from simulated and unsupervised images through adversarial training,” Proc. IEEE Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit., pp.2242-2251, 2017.
• W. Chen, Z. Yu, S. Mello, S. Liu, J.M. Alvarez, Z. Wang, and A. Anandkumar, “Contrastive syn-to-real generalization,” International Conference on Learning Representations, 2021.
• W. Hong, Z. Wang, M. Yang, and J. Yuan, “Conditional generative adversarial network for structured domain adaptation,” Proc. IEEE Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit., June 2018.
• L. Hoyer, D. Dai, and L. Van Gool, “Daformer: Improving network architectures and training strategies for domain-adaptive semantic segmentation,” Proc. IEEE Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit., pp.9924-9935, 2022.

タイトルに関連する用語 (5件)： 3DCG ,  データセット ,  スタイル ,  画像分類 ,  精度向上