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J-GLOBAL ID：201802210152775819   整理番号：18A1897907

条件付き生成アドバーサルネットを用いた単眼画像深度推定【JST・京大機械翻訳】

Monocular Image Depth Estimation Using a Conditional Generative Adversarial Net

著者 (4件)： Zhang Xiaofeng (Electrical and Information Engineering, Shandong University, School of Mechanical, Weihai, 264209, P. R. China) ,  Chen Shuo (Electrical and Information Engineering, Shandong University, School of Mechanical, Weihai, 264209, P. R. China) ,  Xu Qingyang (Electrical and Information Engineering, Shandong University, School of Mechanical, Weihai, 264209, P. R. China) ,  Zhang Xiaoxue (Electrical and Information Engineering, Shandong University, School of Mechanical, Weihai, 264209, P. R. China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： CCC  ページ： 9176-9180  発行年： 2018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： 深さ推定は,シーンの三次元(3D)幾何学的関係を理解する上で不可欠な部分である。両眼視のような他の方法と比較して,単眼画像からの深さの推定は非常に困難である。本論文では,単眼画像深さ推定の問題に取り組むために,条件付き生成逆行列ネット(CGaN)を提案した。訓練句における著者らのネットの学習を強化するために,サイクル一貫性を著者らのネットワークに適用して,閉ループを形成した。このネットワークを用いて,RGB画像領域と深さ画像領域の間のマッピングをモデル化した。ネットワークを適切に訓練した後,モデルは入力RGB画像に従って深さ画像を出力できる。NYU Depth v2データセットに関する実験は,提案した方法が最先端の深さ推定アプローチより優れていることを実証した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *単眼 ,  逆行列 ,  三次元 ,  *画像 ,  ネットワーク ,  モデリング
準シソーラス用語： 最先端 ,  深度画像 ,  句 ,  両眼視 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 単眼 ,  深度 ,  推定