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J-GLOBAL ID：201802266611132745   整理番号：18A0137303

サイクル一貫した敵対的ネットワークを用いた不対画像対画像変換【Powered by NICT】

Unpaired Image-to-Image Translation Using Cycle-Consistent Adversarial Networks

著者 (4件)： Zhu Jun-Yan ,  Park Taesung ,  Isola Phillip ,  Efros Alexei A.
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCV  ページ： 2242-2251  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： 目標は,入力画像の間の写像と整列した画像ペアの訓練集合を用いた出力画像を学習することであるが画像に画像の並進はクラスビジョン,グラフィックス問題である。しかし,多くのタスクに対して,対訓練データが利用できないであろう。対とされた例がない場合の源領域Xから画像を翻訳標的ドメインYへの学習のためのアプローチを提案した。G(X)からの画像の分布は敵対的損失を用いた配電Yと区別できないような本研究の目的は,マッピングG:X→Yを学習することである。このマッピングは高度に決まるので,逆写像F:Y→Xと結合し,F(G(X))X(及びその逆)を推進するサイクル一貫性損失を導入した。定性的結果は,対訓練データは存在しないいくつかのタスクを示した,収集式移動,変容,季節移動,光増強などを含む。いくつかの以前の方法との定量的比較により,提案アプローチの優位性を示した。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： ネットワーク ,  *画像 ,  配電 ,  *画像変換 ,  写像
準シソーラス用語： 訓練データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： サイクル ,  敵対 ,  画像変換