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J-GLOBAL ID：201802250535317984   整理番号：18A0536088

特徴マッチングGaNを用いた条件付き画像生成【Powered by NICT】

Conditional image generation using feature-matching GAN

著者 (3件)： Liu Yuzhong (State Key Laboratory of Software Development Environment, Department of Computer Science and Engineering, Beihang University, Beijing 100191) ,  Zhao Qiyang (State Key Laboratory of Software Development Environment, Department of Computer Science and Engineering, Beihang University, Beijing 100191) ,  Jiang Cheng (State Key Laboratory of Software Development Environment, Department of Computer Science and Engineering, Beihang University, Beijing 100191)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CISP-BMEI  ページ： 1-5  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： 生成敵対的ネットは,画像,オーディオとビデオのための生成モデルのフロンティア法である。本論文では,条件付き画像生成に焦点を当て,カテゴリラベルからの画像を生成するために条件付き特徴抽出生成敵対的ネットを導入した。最新弁別条件付き生成モデルを可視化することにより,著者らはこれらのネットワークは明確な意味概念を獲得しなかった。意味的距離を測定するための計量学習を考慮した損失関数を設計した。提案したモデルは,幾つかの良く知られたデータセット上で評価した。より高い知覚品質と良好な多様性,既存の生成モデルであることを示した。Copyright 2018 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： 特徴抽出 ,  オーディオ機器 ,  ネットワーク ,  *窒化ガリウム ,  録画装置 ,  可視化 ,  損失関数 ,  *画像合成 ,  *画像 ,  学習
準シソーラス用語： 知覚品質 ,  生成モデル ,  *特徴マッチング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  テレビジョン一般  (ND12031N)

タイトルに関連する用語 (3件)： 特徴マッチング ,  GaN ,  画像生成