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J-GLOBAL ID：202002230518600314   整理番号：20A2255609

画像およびビデオ処理応用における生成敵対的ネットアルゴリズムの可能性-調査【JST・京大機械翻訳】

Potential of generative adversarial net algorithms in image and video processing applications- a survey

著者 (3件)： Sharma Akanksha (Department of Electronics and Communication Engineering, Thapar Institute of Engineering and Technology, Patiala, India) ,  Jindal Neeru (Department of Electronics and Communication Engineering, Thapar Institute of Engineering and Technology, Patiala, India) ,  Rana P. S. (Department of Computer Science Engineering, Thapar Institute of Engineering and Technology, Patiala, India)
資料名： Multimedia Tools and Applications  (Multimedia Tools and Applications)
巻： 79  号： 37-38  ページ： 27407-27437  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1102A  ISSN： 1380-7501  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 2つのネットワーク間の競合プロセスの助けで,深いデータ分布を学習できるので,生成的敵対ネットワーク(GAN)は非常に短い期間において優秀性を獲得した。GANは,最小敵対コスト関数で潜在雑音から画像/ビデオを合成することができる。コスト関数はGAN訓練における決定要因であり,従って,より良い性能を得るために新しい修正を受けることが多い。今日まで,多くの新しいGANモデルが,アプリケーションによるコスト関数の変化により提案されている。本研究の主目的は,画像とビデオ分野における主要なGAN刊行物と開発の要点を提示することである。徹底的な文献調査を実施した後にいくつかの出版物を選択した。GAN研究出版物,基礎,文献調査の動向から,性能評価パラメータのためのデータベースを1つの傘の下で提示する。Copyright Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音 ,  刊行物 ,  データベース ,  ネットワーク ,  画像処理 ,  費用関数 ,  *録画装置 ,  応用プログラム ,  性能評価 ,  文献調査

著者キーワード (4件)： コスト関数 ,  画像処理 ,  ビデオ処理 ,  性能パラメータ

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： ビデオ ,  応用 ,  敵対 ,  ネット ,  アルゴリズム ,  可能性 ,  調査