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J-GLOBAL ID：202202242909566703   整理番号：22A1060394

GANによるニューラルマップスタイル移動探査【JST・京大機械翻訳】

Neural map style transfer exploration with GANs

著者 (5件)： Christophe Sidonie (LASTIG, Univ Gustave Eiffel, IGN-ENSG, Saint-Mande, France) ,  Mermet Samuel (LASTIG, Univ Gustave Eiffel, IGN-ENSG, Saint-Mande, France) ,  Mermet Samuel (Polytechnic School, Computer Science Department, University of Nantes, Nantes, France) ,  Laurent Morgan (Polytechnic School, Computer Science Department, University of Nantes, Nantes, France) ,  Touya Guillaume (LASTIG, Univ Gustave Eiffel, IGN-ENSG, Champs-sur-Marne, France)
資料名： International Journal of Cartography  (International Journal of Cartography)
巻： 8  号： 1  ページ： 18-36  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5890A  ISSN： 2372-9333  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 神経Style転送は,視覚外観または画像のスタイルを他の画像に変換することを意図するコンピュータビジョントピックである。深層学習における開発は,テクスチャベース例から,あるいは写真のスタイルを他のものに転送する。地図設計において,スタイルは,認識可能な視覚突出特徴およびトポロジー配列に関連した多次元複合問題であり,特定のスケールでの地理的空間の記述を支持した。地図スタイル移転は,地理的特徴を与えるために,可能な新しいスタイルの多様性を作り出すために,まだ考慮である。画像対画像翻訳タスクを良好にサポートする,生成敵対ネットワーク(GANs)技術は,地図スタイル転送の新しい展望を提供する。著者らは,アクセス可能なGANアーキテクチャを用いて,オルソ画像へのニューラルマップスタイル転送を実験および評価し,一方,単純なスタイル(Planマップ)から複雑なスタイル(古いCassini,Etat-Major,またはScan50B&W)までの様々な地理的空間の異なるマップ設計を用いて,提案した。サンプリンググリッド,Pix2Pixの訓練と試験,および生成された出力の知覚評価のようなサイクルGANモデルを含む,この転送タスクと著者らのグローバルプロトコルを提示した。有望な結果を考察し,GANによる神経地図スタイル移動探査のための研究課題を開いた。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 位相幾何学 ,  視覚 ,  官能検査 ,  ネットワーク ,  *地図 ,  探査 ,  可視化 ,  地理学 ,  画像 ,  移動 ,  コンピュータビジョン ,  高次元 ,  計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： オルソ画像 ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 地図スタイル ,  スタイル移転 ,  深層学習 ,  サイクルGAN ,  可視化 ,  表現

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 (2件)： GaN ,  探査