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J-GLOBAL ID：202202248533704233   整理番号：22A1007753

様々な敵対的生成ネットワークによる画像創成・変換・改良

Material image creation, conversion, and modification by a variety of generative adversarial network (GAN)

著者 (6件)： 形川龍市 (名古屋大 大学院) ,  深津義士 (名古屋大 大学院) ,  杉浦圭哉 (名古屋大 大学院) ,  WANG Zhi-Lei (名古屋大 大学院) ,  小川登志男 (名古屋大 大学院) ,  足立吉隆 (名古屋大 大学院)
資料名： 材料とプロセス(CD-ROM)  (Current Advances in Materials and Processes (CD-ROM))
巻： 35  号： 1  ページ： ROMBUNNO.193  発行年： 2022年03月01日 
JST資料番号： X0994B  ISSN： 1882-8922  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： ・画像作成手法GANの中でNNにより高精度化可能なDC,画像間の特徴交換可能なCycle,高解像化可能なSRのGAN各手法の二相鋼組織への適用例を紹介。
・3種類のフェライト・マルテンサイト二相組織に加え圧延方向に配向組織を有する組織を画像処理で90度回転した組織を対象として解析。
・潜在変数次元を100次元とするDCGANのアルゴリズム構造と複数の二相組織からDCGANで生成したフェイク画像を紹介。
・元画像とフェイク画像をパーシステントホモロジー解析し,UMAP次元圧縮結果から元画像の周辺で新たな画像生成を確認し,ノイズ操作で生成したフェイク画像等も紹介。

シソーラス用語： *人工知能 ,  ニューラルネットワーク ,  機械学習 ,  画像処理 ,  高分解能 ,  二相鋼 ,  アルゴリズム ,  ホモロジー ,  次元縮小 ,  *画像合成 ,  バーチャルリアリティ ,  画像特性 ,  ディジタル画像 ,  *混合組織 ,  マルテンサイト ,  フェライト組織
準シソーラス用語： VR画像 ,  パーシステントホモロジー ,  高解像度化 ,  *敵対的生成ネットワーク

分類 (2件)： 変態組織,加工組織  (WB01030N) ,  金属組織観察法  (WB01010R)

引用文献 (1件)：

• Alec Radford, Luke Metz, Soumith Chintala, (Nov. 2015), arXiv:1511.06434 [cs.LG]

タイトルに関連する用語 (2件)： 敵対的生成ネットワーク ,  創成