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J-GLOBAL ID：201702274808241480   整理番号：17A1773617

マルチモード移動高速芸術スタイル移動のための階層的深層畳込みニューラルネットワーク【Powered by NICT】

Multimodal Transfer: A Hierarchical Deep Convolutional Neural Network for Fast Artistic Style Transfer

著者 (4件)： Wang Xin ,  Oxholm Geoffrey ,  Zhang Da ,  Wang Yuan-Fang
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CVPR  ページ： 7178-7186  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 日常写真への伝達芸術スタイルは学会と産業の両方で非常に一般的な課題となっている。最近,オフライン訓練はオンライン反復最適化を置換し,ほぼリアルタイム様式化を可能にした。様式化ネットワークは高分解能画像に直接適用した場合には,局所領域のスタイルは,所望の美術スタイルへの類似性が低いと思われることが多い。これは移動過程で小形で複雑な集合組織を捕捉し,美術品の正しい集合組織スケールを維持することは難しいためである。ここでは,両者の色および輝度チャネルの忠実な表現を考慮に入れ,増加スケールの多重損失を持つ階層的様式を実行するマルチモーダル畳込みニューラルネットワークを提案した。最新ネットワークと比較して,著者らのネットワークが,はるかに洗練された訓練はオフラインで行うことによりほぼリアルタイムの花柱伝達を行うことができる。いくつかのモダリティを用いた多重スケールでのスタイルおよびテクスチャ手がかりを適正に行うことにより,大規模だけでなく,著明なスタイルキューが,微妙な,精巧なものを移動することができた。換言すれば,著者らの方式は,視覚的に見て楽しいと多重スケールでの色およびテクスチャ手がかりを持つ複数の望ましい芸術スタイルに類似する結果を生成することができる。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： 最適化 ,  多重化 ,  類似性 ,  *畳込み ,  集合組織 ,  視覚 ,  輝度 ,  *ネットワーク ,  *多モード ,  *ニューラルネットワーク ,  美術
準シソーラス用語： テクスチャ ,  マルチスケール ,  実時間 ,  オフライン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 宇宙飛行体  (QK08000Y) ,  音響信号処理  (BB03050C) ,  印刷  (ZA05040A) ,  幾何学的・力学的量の計測一般  (AD05010D) ,  質量分析  (CC03013N)

タイトルに関連する用語 (4件)： マルチモード ,  芸術 ,  スタイル ,  深層畳込みニューラルネットワーク