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J-GLOBAL ID：201902252099711657   整理番号：19A1788437

改良された生成的敵対ネットワークモデルに基づくモザイク除去アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Mosaic Removal Algorithm Based on Improved Generative Adversarial Networks Model

著者 (4件)： Wang He (Beijing Key Lab of Intelligent Telecommunication Software and Multimedia, School of Computer Science, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China) ,  Cao Zhiyi (Beijing Key Lab of Intelligent Telecommunication Software and Multimedia, School of Computer Science, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China) ,  Niu Shaozhang (Beijing Key Lab of Intelligent Telecommunication Software and Multimedia, School of Computer Science, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China) ,  Tong Hui (Beijing Key Lab of Intelligent Telecommunication Software and Multimedia, School of Computer Science, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China)
資料名： Smart Innovation, Systems and Technologies  (Smart Innovation, Systems and Technologies)
巻： 157  ページ： 351-360  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5072A  ISSN： 2190-3018  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 生成的な敵ネットワークは学習の教師なし領域において顕著な結果をもたらしたが,既存の研究は結果が特定の領域において安定でないことを証明した。本論文では,改良された生成的な敵ネットワークモデルを提案した。最初に,生成したモデルの損失計算方法を変化させて,それは全体のネットワークの除去目標を制御可能にした。第二に,深い畳込みネットワークを既存のネットワークに加えた。これはモザイク除去の精度を改善する。次に,画素ネットワークの損失計算方法を結合して,ネットワークは特定の条件における発生的な敵のネットワークの不安定な特徴を効果的に解決した。最後に,実験結果は,このネットワーク性能のための全体的モザイク面除去が他の既存のアルゴリズムより優れていることを示した。Copyright 2020 Springer Nature Singapore Pte Ltd. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  *モデル ,  *ネットワーク ,  畳込み ,  画素 ,  *モザイク性
準シソーラス用語： ネットワーク性能 ,  *ネットワークモデル ,  *敵意 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 生成的敵対ネットワーク ,  教師なし学習 ,  モザイク除去

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 敵対 ,  ネットワークモデル ,  モザイク ,  アルゴリズム