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J-GLOBAL ID：202202266014512073   整理番号：22A1712274

GANと転位学習の併用による仮想都市用の写実的な画像の自動生成

Automatic Generation of Photorealistic Images for Virtual Cities Using GAN with Displacement Learning

著者 (5件)： 柴田洋佑 (九大 大学院工学府) ,  町田禎弥 (九大 大学院工学府) ,  西村和也 (九大 大学院システム情報科学府) ,  備瀬竜馬 (九大 大学院システム情報科学研究院) ,  浅井光輝 (九大)
資料名： 計算工学講演会論文集(CD-ROM)  (Proceedings of the Conference on Computational Engineering and Science (CD-ROM))
巻： 27  ページ： ROMBUNNO.C-06-05  発行年： 2022年06月01日 
JST資料番号： L2913B  ISSN： 1342-145X  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 近い将来に発生すると予想される次の巨大津波に対応して,既存の災害防止教育を強化し,改善するための需要が高まっている。仮想現実感は,利用者が自然災害を仮想的に経験するのを可能にするが,これは,災害認識の醸造において極めて有効である。しかし,都市域の仮想空間における構造テクスチャのマッピングには,かなりの時間とマンパワーコストが必要である。一方,Tingらによって提案されたpix2pixHDは,ラベルデータとオブジェクト境界データを学習することによって高分解能複合画像を生成することができる。本研究では,このpix2pixHDと転移学習を用いて,他の類似領域によって学習されたパラメータが,日本の限られた画像データで,都市域でテクスチャマッピングを実行するために転換されることを検証した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： 機械学習 ,  画像合成 ,  都市 ,  バーチャルリアリティ ,  *人工知能 ,  敵対的生成ネットワーク
準シソーラス用語： 転移学習 ,  仮想都市 ,  VR

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (11件)：

• 総務省消防庁:東日本大震災記録集第三章, 2013
• I. Goodfellow, J. Pouget-Abadie, M. Mirza, et al.:Neural Information Processing Systems (NIPS), 2014.
• Radford, A., Metz, L., and Chintala, S.: Unsupervised representation learning with deep convolutional generative adversarial networks. In Proceedings of the International Conference on Learning Representations (ICLR), 2016.
• P. Isola, J.-Y. Zhu, T. Zhou, et al.: Imageto-image translation with conditional adversarial networks. In IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2017.
• Ting-Chun. Wang, Ming-Yu. Liu, Jun-Yan. Zhu, et al.: High-Resolution Image Synthesis and Semantic Manipulation with Conditional GANs. In IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2018.

タイトルに関連する用語 (6件)： GaN ,  転位 ,  学習 ,  併用 ,  仮想都市 ,  自動生成