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J-GLOBAL ID：202002241282756557   整理番号：20A2258614

SiENet:画像外挿のためのSiames展開ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

SiENet: Siamese Expansion Network for Image Extrapolation

著者 (5件)： Zhang Xiaofeng (College of Automation and College of Artifificial Intelligence, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing, China) ,  Chen Feng (School of Computer Science, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing, China) ,  Wang Cailing (College of Automation and College of Artifificial Intelligence, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing, China) ,  Tao Ming (College of Automation and College of Artifificial Intelligence, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing, China) ,  Jiang Guo-Ping (College of Automation and College of Artifificial Intelligence, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing, China)
資料名： IEEE Signal Processing Letters  (IEEE Signal Processing Letters)
巻： 27  ページ： 1590-1594  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0576A  ISSN： 1070-9908  CODEN： ISPLEM  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 画像修復とは違って,画像外被は画像中心において比較的少ないコンテキストを持ち,画像境界でより多くの内容を捕える。したがって,既存の方法の古典的符号器-デコーダパイプラインは,完全に伸びた未知コンテンツを予測できない。本論文では,画像外挿のための新しい2段階シームレスモデル,すなわち,Simese Expansion Network(SiENet)を提案した。特に,2段階で,適応充填畳込みと呼ばれる新しい境界感受性畳込みを,符号器が未知のコンテンツを予測し,復号器の負荷を軽減するために設計した。そのうえ,ネットワークに事前知識を導入して,符号器の推論能力を強化するため,このネットワークがカバーされた長距離特徴の分布をモデル化するのを,非被覆画像特徴のものにするために,シームレス敵対機構を設計した。4つのデータセットに関する結果は,著者らの方法が既存の最先端技術より優れて,現実的結果を作り出すことができることを示した。このコードはhttps://github.com/nanjingxiaobawang/SieNet-Image-extrapolation上で放出される。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： 畳込み ,  *外挿法 ,  *ネットワーク ,  被覆 ,  復号器 ,  感受性 ,  画像特性 ,  符号器 ,  クラスト ,  コンテンツ ,  画像復元
準シソーラス用語： 事前知識 ,  シームレス , 【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)： 外挿 ,  展開