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J-GLOBAL ID：202102223851420911   整理番号：21A0066806

多平面画像による光場合成の学習:再帰的セグメンテーションタスクとしてのシーン符号化【JST・京大機械翻訳】

Learning Light Field Synthesis with Multi-Plane Images: Scene Encoding as a Recurrent Segmentation Task

著者 (3件)： Volker Tomas (InterDigital Research & Innovation) ,  Boisson Guillaume (InterDigital Research & Innovation) ,  Chupeau Bertrand (InterDigital Research & Innovation)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICIP  ページ： 633-637  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,入力ビューのスパース集合を多平面画像(MPI)に変換することにより,大きなベースライン光場からのビュー合成の問題に取り組んだ。利用可能なデータセットが不足しているので,大規模な訓練を必要としない軽量ネットワークを提案する。最新の手法とは異なり,著者らのモデルはRGB層を推定するのではなく,MPIアルファ層内のシーン形状のみを符号化し,セグメンテーションタスクを下回る。Learned Gradient Descent(LGD)フレームワークを用いて,得られた体積表現を精密化するために,リカレント方式で同じ畳込みネットワークをカスケードした。その低数のパラメータのおかげで,著者らのモデルは小さな光場ビデオデータセット上で成功し,視覚的に魅力的な結果を提供する。また,入力ビューの数,MPIにおける深さ面の数,および精密化反復の数に関して,便利な一般化特性も示した。Copyright 2021 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： 視覚 ,  畳込み ,  *学習 ,  *セグメンテーション ,  ネットワーク ,  精密化 ,  基準線 ,  再帰性
準シソーラス用語： *二次元画像 ,  光学場 ,  軽量 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  音声処理  (JE05000E) ,  符号理論  (ND02030R)

タイトルに関連する用語 (7件)： 平面画像 ,  光場 ,  学習 ,  セグメンテーション ,  タスク ,  シーン ,  符号化