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J-GLOBAL ID：202102230464196318   整理番号：21A1204830

DDGAN:正確な画像カラー化のための二重弁別器GAN【JST・京大機械翻訳】

DDGAN: Double Discriminators GAN for Accurate Image Colorization

著者 (4件)： Yan Shijie (National University of Defense Technology,Changsha,China) ,  Liu Yu (National University of Defense Technology,Changsha,China) ,  Li Jingbei (National University of Defense Technology,Changsha,China) ,  Xiao Huaxin (National University of Defense Technology,Changsha,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： BigDIA  ページ： 214-219  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： 画像カラー化の目的は,グレースケール画像に対して合理的な色を写像することである。ますます深いニューラルネットワークが提案され,良好な性能を示しているが,生成されたカラー画像は通常色交差の現象を持っている。本論文では,この問題を解くために,二重自動符号化識別器を持つGenerative Adversarial Network(GAN)であるDGANを提案した。弁別器を追加する目的は,モード崩壊を避け,訓練安定性を改善するために,KL発散と逆KL発散の相補的統計的特性を使用することである。自動符号化構造を,正確なエッジを有するカラー画像を得るために,画素レベル広告訓練のために使用する。実験は,DDGANが色移動の正当性と境界における色の過度の平滑化の抑制においてより良い性能を有することを示した。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： *弁別器 ,  広告 ,  ニューラルネットワーク ,  画素 ,  平滑化 ,  カラー画像
準シソーラス用語： グレースケール画像 , 【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 (3件)： カラー ,  弁別器 ,  GaN