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J-GLOBAL ID：202002255771750194   整理番号：20A2462687

多領域画像から画像への翻訳のための交差Granularity学習【JST・京大機械翻訳】

Cross-Granularity Learning for Multi-Domain Image-to-Image Translation

著者 (4件)： Fu Huiyuan (Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China) ,  Yu Ting (Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China) ,  Wang Xin (Stony Brook University, New York, NY, USA) ,  Ma Huadong (Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： MM ’20  ページ： 3099-3107  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0698C  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： 多様なドメインにわたる画像翻訳はますます注目を集めている。既存のマルチドメイン画像-画像変換アルゴリズムは,局所インスタンスの特定の特徴を考慮することなく,完全な画像の特徴のみを学習する。より現実的に翻訳される重要なインスタンスを確実にするために,著者らはマルチドメイン画像-画像変換のための交差粒状性学習モデルを提案した。学習過程中のインスタンスの特徴を把握するための詳細手順を提供し,特にグローバル画像のスタイルと,交差粒状性一貫性の強制を通して画像上のインスタンスのスタイル間の関係を学習する。この設計では,インスタンス認識マルチドメイン画像翻訳を行うための1つの発生器のみを必要とする。いくつかのマルチドメイン画像変換データセットに関する著者らの広範な実験は,著者らの提案方法が最先端の手法と比較して優れた性能を達成できることを示した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. 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 ,  *学習 ,  学習モデル ,  粒状性 ,  画像合成 ,  画像変換
準シソーラス用語： 学習過程 ,  再生器 ,  マルチドメイン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： ガン ,  画像生成 ,  画像翻訳

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 翻訳 ,  交差 ,  学習