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J-GLOBAL ID：202102243212794723   整理番号：21A0903477

マルチスケールニューラルネットワークに基づく高解像度画像修復【JST・京大機械翻訳】

High-Resolution Image Inpainting Based on Multi-Scale Neural Network

著者 (11件)： Sun Tingzhu (School of Computer Science and Technology, China University of Mining Technology, Xuzhou 221000, Jiangsu, China) ,  Sun Tingzhu (Mine Digitization Engineering Research Center of the Ministry of Education, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, Jiangsu, China) ,  Fang Weidong (Key Laboratory of Wireless Sensor Network & Communication, Shanghai Institute of Micro-system and Information Technology, Chinese Academy of Sciences, Shanghai 201800, China) ,  Chen Wei (School of Computer Science and Technology, China University of Mining Technology, Xuzhou 221000, Jiangsu, China) ,  Chen Wei (Mine Digitization Engineering Research Center of the Ministry of Education, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, Jiangsu, China) ,  Chen Wei (School of Earth and Space Sciences, Peking University, Beijing 100871, China) ,  Yao Yanxin (School of Communication and Information Engineering, Beijing Information Science & Technology University, Beijing 100101, China) ,  Bi Fangming (School of Computer Science and Technology, China University of Mining Technology, Xuzhou 221000, Jiangsu, China) ,  Bi Fangming (Mine Digitization Engineering Research Center of the Ministry of Education, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, Jiangsu, China) ,  Wu Baolei (School of Computer Science and Technology, China University of Mining Technology, Xuzhou 221000, Jiangsu, China) ,  Wu Baolei (Mine Digitization Engineering Research Center of the Ministry of Education, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, Jiangsu, China)
資料名： Electronics (Web)  (Electronics (Web))
巻： 8  号： 11  ページ： 1370  発行年： 2019年 
JST資料番号： U7178A  ISSN： 2079-9292  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 生成された敵対ネットワーク(GAN)に基づく画像修復は,近年,精度と速度において大きなブレークスルーを遂げたが,それらは記憶限界と訓練の困難さのため,低解像度画像だけを処理できる。高解像度画像では,修復領域は不鮮明になり,不快な境界が見える。現在の先進画像生成ネットワークに基づいて,著者らはマルチスケールニューラルネットワークに基づく新しい高解像度画像修復法を提案した。この方法は,コンテンツ再構成とテクスチャ詳細復元を含む2段階ネットワークである。視覚的に信頼できるファジィテクスチャを保持後,より微細な詳細を復元し,より滑らかで,より明確で,よりコヒーレントな修復結果を生成した。次に,画像における冗長な歩行者を削除し,背景復元の現実を確保するために,画像修復の特別なアプリケーションシーンを提案した。それは,歩行者検出を含み,冗長な歩行者を同定し,そして,外見上正しいコンテンツでそれらを埋める。応用場面における画像修復の精度を改善するために,著者らはマスクとしてCOCOデータセットにおける特性を収集する新しいマスクデータセットを提案した。最後に,COCOとVOCデータセットに関する著者らの方法を評価して,実験結果は,著者らの方法が,特に高分解能画像のために,より明確で,よりコヒーレントな修復結果を生み出すことができて,提案したマスクデータセットが,特別な応用場面においてより良い修復結果を作り出すことができることを示した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： コヒーレンス ,  視覚 ,  冗長性 ,  セグメンテーション ,  *ネットワーク ,  歩行者 ,  *ニューラルネットワーク ,  応用プログラム ,  画像合成 ,  コンテンツ ,  *画像復元
準シソーラス用語： *高精細画像 ,  *マルチスケール ,  歩行者検出 ,  低解像度画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 画像修復 ,  コンテンツ再構築 ,  インスタンスセグメンテーション

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (37件)：

• Danelljan, M.; Bhat, G.; Khan, F.S.; Felsberg, M. ECO: Efficient Convolution Operators for Tracking. In Proceedings of the 2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Honolulu, HI, USA, 21-26 July 2017; pp. 6931-6939.
• Mao, J.; Xiao, T.; Jiang, Y.; Cao, Z. What Can Help Pedestrian Detection. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Honolulu, HI, USA, 21-26 July 2017; pp. 6034-6043.
• Xiao, T.; Li, S.; Wang, B.; Lin, L.; Wang, X. Joint Detection and Identification Feature Learning for Person Search. In Proceedings of the 2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Honolulu, HI, USA, 21-26 July 2017; pp. 3376-3385.
• Cao, Z.; Simon, T.; Wei, S.-E.; Sheikh, Y. Realtime Multi-person 2D Pose Estimation Using Part Affinity Fields. In Proceedings of the 2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Honolulu, HI, USA, 21-26 July 2017; pp. 1302-1310.
• Schroff, F.; Kalenichenko, D.; Philbin, J. FaceNet: A unified embedding for face recognition and clustering. In Proceedings of the 2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Boston, MA, USA, 7-12 June 2015; pp. 815-823.

タイトルに関連する用語 (2件)： 高解像度画像 ,  修復