緩和ラベリングはGANを満足する:欠損境界を持つJigsawパズルを解く【JST・京大機械翻訳】

Khoroshiltseva Marina; Traviglia Arianna; Pelillo Marcello; Vascon Sebastiano

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202220183770866 整理番号：22P0311078

緩和ラベリングはGANを満足する:欠損境界を持つJigsawパズルを解く【JST・京大機械翻訳】

Relaxation Labeling Meets GANs: Solving Jigsaw Puzzles with Missing Borders

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発行年： 2022年03月27日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月27日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本論文は,浸食または欠測境界を有するJigsawパズルを解決するためのGANベースの方法であるJiGANを提案した。ミッシング境界は,例えば,壊れたアーチファクトの再構成または破綻したフレスコスを扱うとき,一般的な実世界状況である。この特定の条件では,パズルの断片は境界のギャップのために完全には整列しない。この状況において,パッチの直接マッチは,カラーとライン継続の欠如のために実行不可能であった。JiGANは,この問題に取り組む2段階手順であり,まず,GANベースの画像拡張モデルで浸食境界を修復し,片間のアラインメント親和性を測定する。次に,緩和ラベリングアルゴリズムでパズルを解決して,ピース位置決めにおける一貫性を強制し,したがって,パズルを再構成した。提案手法の実現可能性を実証するために,小パズルの大規模データセットと3つの一般的に使用されるベンチマークデータセットの方法を試験した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

数値計算 , 医用画像処理 , 図形・画像処理一般

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