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J-GLOBAL ID：202102290310127458   整理番号：21A0961600

学習済みセマンティックセグメンテーションモデルを用いたdisentanglementに関する検討

A Note on Disentangled Representation Learning via Pre-Trained Semantic Segmentation Model

著者 (4件)： 中川真 (北大 工) ,  藤後廉 (北大 数理・データサイエンス教育研究セ) ,  小川貴弘 (北大 大学院情報科学研究院) ,  長谷山美紀 (北大 大学院情報科学研究院)
資料名： 電気・情報関係学会北海道支部連合大会講演論文集(CD-ROM)  (Joint Convention Record, the Hokkaido Chapters of the Institutes of Electrical and Information Engineers, Japan (CD-ROM))
巻： 2020  ページ： ROMBUNNO.65  発行年： 2020年10月30日 
JST資料番号： L1739B  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

本文一部表示： 1 はじめに. 一般に画像コンテンツの制作では,撮影やイラストレーション等の専門的な知識および技能が必要とされる.したがって,この専門知識や技能を有さないユーザにとって,画像コンテンツを制作することは容易でない.そのため,近年ではGener...【本文一部表示】

シソーラス用語： 雑音 ,  ベクトル ,  変分法 ,  *学習 ,  正規分布 ,  *セグメンテーション ,  ネットワーク ,  標準偏差 ,  復号器 ,  期待値 ,  画素 ,  ネットワーク構造 ,  符号器 ,  画像合成 ,  高次元

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

タイトルに関連する用語 (3件)： 学習 ,  セマンティックセグメンテーション ,  モデル