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J-GLOBAL ID：202102228268047363   整理番号：21A0234456

3Dスタイル再構成のためのボクセルベース深層ニューラルネットワークにおける非線形演算子の効果【JST・京大機械翻訳】

The Effects Of Non-linear Operators In Voxel-Based Deep Neural Networks For 3D Style Reconstruction

著者 (3件)： Friedrich Timo (Honda Research Institute Europe,Offenbach/Main,Germany) ,  Wollstadt Patricia (Honda Research Institute Europe,Offenbach/Main,Germany) ,  Menzel Stefan (Honda Research Institute Europe,Offenbach/Main,Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： SSCI  ページ： 1460-1468  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： 既存のコンテンツ画像に絵画のスタイルを転送することにより,妥当な新しい2D画像を生成するため,神経Style転送を成功裏に適用し,画像,ビデオ,運動およびアニメーション操作に拡張した。2Dレンダリング操作に依存する2D/3Dハイブリッドアプローチに関する最初の研究の他に,一貫したエンドツーエンド3Dニューラルネットワーク転送は欠落している。このようなエンドツーエンド3Dニューラルネットワーク転送を実現するために,以前の研究で最初の3Dボクセルベースニューラルネットワークアーキテクチャを提案した。ここでは,このアーキテクチャを,非常に微細な視覚特徴を処理するために2563ボクセルの解像度に拡張し,最近導入した標準化グラム行列手法を含み,雑音を低減し,スタイル転送結果を視覚的に改善した。さらに,ネットワークで使用される活性化関数のタイプが,3Dニューラルネットワーク移動における成功する応用に重要であることを示した。特に,最近提案されたバイポーラ指数線形ユニット(ベリュー)演算子は形状表面に対してフィルタ配向に依存しない一貫したスタイル再構成を実現することを示した。演算子を一般に使用される指数線形単位(elu)と比較し,示した挙動に対する洞察を与えた。純粋視覚検査に加えて,局所3D形状記述子を用いて構築した形状を評価し,主観的視覚改善を確認した。深層ニューラルネットワークアーキテクチャにおけるブルーオペレータの利用は,高解像度ボクセルベース3Dニューラルステリー転送を実現するための重要な構成要素であると結論した。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： 雑音 ,  視覚 ,  オペレータ ,  *ネットワーク ,  標準化 ,  *ニューラルネットワーク ,  録画装置 ,  エンドツーエンド方式 ,  二次元 ,  *三次元 ,  アニメーション ,  計算機アーキテクチャ ,  レンダリング ,  *ボクセル ,  コンテンツ

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： 3D ,  スタイル ,  再構成 ,  ボクセル ,  深層ニューラルネットワーク ,  非線形 ,  演算子