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J-GLOBAL ID：201902245295748040   整理番号：19A2177851

ACGaNに基づく火災画像生成【JST・京大機械翻訳】

Fire Image Generation Based on ACGAN

著者 (5件)： Zhikai Yang (Naval University of Engineering, Wuhan, 430033) ,  Leping Bu (Naval University of Engineering, Wuhan, 430033) ,  Teng Wang (Naval University of Engineering, Wuhan, 430033) ,  Tianrui Zheng ,  Fen Wu (, Beijing, 102100)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： CCDC  ページ： 5743-5746  発行年： 2019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： CNN訓練において火災画像データを得ることが難しい問題を解決するために,本論文は,発生的な敵のネットワークによって火災画像を作り出す方法について議論した。既知の観測変数に従って望ましい火災画像を生成する方法を検討した。InfoGANとACGANの構造に従って,火災画像を生成するためのGAN構造を提案した。火災面積は,対応する火災画像を生成するための既知の観測変数として選択される。実験は,観測された変数の値に従って,ネットワーク構造が必要な画像を生成できることを示した。そして,生成画像の品質は,データセットにおける観測された変数の分布に関連している。Copyright 2019 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： *画像合成 ,  ネットワーク ,  *火災 ,  ネットワーク構造 ,  品質 ,  *画像
準シソーラス用語： 合成画像 ,  画像データ , 【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 (2件)： 火災 ,  画像生成