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J-GLOBAL ID：202202244620709639   整理番号：22A1154619

SemanticStilleGAN:スタイルベースジェネレータを用いた生成画像修復【JST・京大機械翻訳】

SemanticStyleGAN: Generative Image Inpainting Using Style-Based Generator

著者 (2件)： Filipovski Darko (Faculty of Computer Science and Engineering, University of Ss. Cyril and Methodius in Skopje, Skopje, North Macedonia) ,  Gievska Sonja (Faculty of Computer Science and Engineering, University of Ss. Cyril and Methodius in Skopje, Skopje, North Macedonia)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1521  ページ： 38-51  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 画像修復を再構成するタスクである画像修復は,画像編集とコンピュータ写真の分野を前進させる大きな可能性を持つ。難しい問題にもかかわらず,研究者は,非常に深い畳み込みニューラルネットワークによる表現学習の進歩と,Generative Adversarial Network(GAN)を用いた現実的画像の生成の成功により,フィールドに頭道を向けた。ぼけと歪んだ領域を作り出す問題を避けるために,アーチファクトを追加して,画像修復のための新モデルをこの論文で提案する。GANベースのアーキテクチャは,2つのフレームワーク,意味画像修復のためのモデル,およびスタイル移転のためのモデルを含み,それは以前の研究で成功することを指摘した。このモデルをFlickr-Faces-HQデータセットで評価した。結果は有望であり,種々のGANベース技術の組合せを使用することは,画像修復のタスクに関する性能を改善できることを指摘した。将来の研究の方向性についても論じた。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 写真 ,  ネットワーク ,  *画像 ,  再構成 ,  計算機アーキテクチャ ,  コンピュータ ,  アーチファクト ,  機械学習 ,  *画像復元
準シソーラス用語： *合成画像 ,  画像編集 ,  フリッカー ,  畳込みニューラルネットワーク ,  表現学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 画像修復 ,  生成敵対ネットワーク ,  スタイル移転

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  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 (1件)： 画像修復