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J-GLOBAL ID：202002218588838513   整理番号：20A2279026

深層ニューラルネットワークを用いた絵画スタイル分類【JST・京大機械翻訳】

Painting Style Classification Using Deep Neural Networks

著者 (2件)： Kovalev Valentin Yu. (Moscow State University,Dept. of Computational Mathematics & Cybernetics,Moscow,Russian Federation) ,  Shishkin Alexei G. (Moscow State University,Dept. of Computational Mathematics & Cybernetics,Moscow,Russian Federation)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CCET  ページ： 334-337  発行年： 2020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： 本論文では,5つのクラス,すなわち,印象主義,リアリズム,表現主義,ポスト印象およびロマンティズムへの絵画スタイル分類の問題について述べた。ほとんどの以前の手法は,絵画画像から画像処理と手動特徴抽出に頼っているが,ResNetアーキテクチャに基づく著者らのモデルと,ImageNetデータセットの事前訓練は,生画素レベルで動作する。訓練は大規模データセット(5クラススタイル分類問題に対して約43k画像)で行った。最終モデルの品質を増すために,ランダムAffin変換,作物,フリップ,カラージッタ(即ち,コントラスト,色相,飽和),正規化,最適化器のためのスケジューラの多数の様々な増大を用いた。最後に,モデル重みを刈り込み,精度を51.5%まで増加させ,計算時間を短縮した。Copyright 2020 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： コントラスト ,  最適化 ,  農作物 ,  特徴抽出 ,  画像処理 ,  画素 ,  色相 ,  計算機アーキテクチャ ,  *正規化
準シソーラス用語： スケジューラ ,  大規模データセット ,  *ディープニューラルネットワーク , 【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 (4件)： 深層ニューラルネットワーク ,  絵画 ,  スタイル ,  分類