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J-GLOBAL ID:201802276605006954   整理番号:18A0244746

アーチスト特定Colorisationの学習表現【Powered by NICT】

A Learned Representation of Artist-Specific Colourisation
著者 (2件):
資料名:
巻: 2017  号: ICCVW  ページ: 2907-2915  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:
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塗装で使用される色は,その配置に芸術家と顔料により決定した。,塗装をした知る塗装の無色版が与えられたときhallucinateに色決定に役立つであろう。本論文の主な目的は,芸術家特異的colorisationsを生成する絵画のcolorisationモデルを作ることができるかどうかを決定することである。自然画像colorisationに関する以前の研究に基づいて,条件付き正規化方式,すなわち,条件付き例えば正規化を組み込むことにより,絵画のcolorisationsを生成することができるモデルを提案した。結果は条件付き正規化方式は,性能に有益であることを示した。添加では,絵画の大規模データセット上で訓練された,自然画像上で訓練された競合モデルのそれであることを著者らのモデルのcolorisationsを比較し,塗装特異的訓練がcolorisation性能に有益であることを見出した。最後に,芸術家特異的colorisationsは他の芸術家のアートワークに適用したスタイル色移動実験の結果を示した。塗装colorisationは実現可能であり,絵画のデータセット上で訓練されたからと条件付き正規化法を適用することから利益を得ると結論した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
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