文献

J-GLOBAL ID：202002234683960334   整理番号：20A2221449

マルチモーダル光リアリスティックポイントクラウドレンダリングのための条件付き敵対ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Conditional Adversarial Networks for Multimodal Photo-Realistic Point Cloud Rendering

著者 (2件)： Peters Torben (Institut fuer Kartographie und Geoinformatik, Leibniz Universitaet Hannover, Hannover, Germany) ,  Brenner Claus (Institut fuer Kartographie und Geoinformatik, Leibniz Universitaet Hannover, Hannover, Germany)
資料名： PFG - Journal of Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation Science  (PFG - Journal of Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation Science)
巻： 88  号： 3-4  ページ： 257-269  発行年： 2020年 
JST資料番号： W4840A  ISSN： 2512-2789  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： 条件付き生成敵対ネットワーク(C-GAN)が点雲レンダリングに適しているかどうかを検討した。この目的のために,点雲画像対の約150,000レンダリングを含むデータセットを作成した。データセットは,1年にわたって広がる捕獲日付で,モバイルマッピングシステムを使用して記録された。本モデルは,ちょうど点雲データから現実的に見える画像を予測する方法を学習する。カメラ画像の使用なしに点雲をカラー化するためにこの手法を使用できることを示した。さらに,記録日をパラメータ化することにより,同一入力点雲から,異なる季節に対する現実的に見える視点を予測できることを示した。Copyright The Author(s) 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ネットワーク ,  写真像 ,  捕獲 ,  *多モード ,  *レンダリング ,  パラメタリゼーション
準シソーラス用語： 深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 深層学習 ,  GAN ,  ポイントクラウド

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)： マルチモーダル ,  敵対