文献
J-GLOBAL ID：202202238354692098
整理番号：22A0879354
Captioning特徴を利用したグラフ畳み込みネットワークに基づくアニメイラストのマルチラベル画像分類に関する検討
A Note on Multi-label Image Recognition in Anime Illustration Based on Graph Convolutional Networks Using Captioning Features
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著者 (4件)：
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資料名：
巻：
46
号：
6(MMS2022 1-37/ME2022 26-62/AIT2022 1-37)
ページ：
161-165
発行年：
2022年02月14日
JST資料番号：
S0209A
ISSN：
1342-6893
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)
抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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本稿では,captioning特徴を利用したグラフ畳み込みネットワーク(GCN)に基づく,アニメイラストのマルチラベル画像分類に関する検討を行う.具体的に,自然画像と画風変換を組み合わせたアニメイラスト用のcaptioningフレームワークを新たに構築することで,アニメイラストの意味内容を表現するcaptioning特徴を生成する.さらに,得られたcaptioning特徴を考慮可能なGCNを構築することで,マルチラベル分類の高精度化を実現する.本文の最後では,大規模データセットを用いた実験により,提案手法の有効性を確認する.(著者抄録)
シソーラス用語：
シソーラス用語/準シソーラス用語
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分類 (2件)：
分類
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ニューロコンピュータ
, パターン認識
タイトルに関連する用語 (7件)：
タイトルに関連する用語
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