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アイテム
CG学習・実画像推論のための画像スタイル変換とランドマーク検出の同時学習
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/207499
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/20749985bf1d3d-9b86-4d7f-8ca9-cc9447027c87
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-CVIM20223006.pdf (2.3 MB)
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Copyright (c) 2020 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2020-10-29 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | CG学習・実画像推論のための画像スタイル変換とランドマーク検出の同時学習 | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | セッション2 | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 豊田工業大学 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 豊田工業大学 | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Toyota Technological Institute | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Toyota Technological Institute | ||||||||||
| 著者名 |
大友, 賢太郎
× 大友, 賢太郎
× 浮田, 宗伯
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 近年，交通事故削減の対策の一つとして自動運転技術が注目されているが，自動運転レベル 3 以下では，ドライバへ運転の主導権が委譲される場合がある．よって，交通事故の削減と自動運転時の安全な権限移譲の為に，ドライバの覚醒度合いをシステムが認識する必要がある．ドライバの覚醒度合いの検出指標には，視線など眼球運動が利用されており，本研究では眼球運動の認識精度を向上させる為に，目のランドマークの座標位置を検出するネットワークを利用する．但し，学習データとして実画像を利用する場合，アノテーション済の画像が大量に必要となるが，アノテーションは非常にコストのかかる作業である．また生成が簡単な CG 画像を学習データとして用いた場合，実画像を入力しても高精度に検出できない事が考えられる．そこで，GAN を利用し，大量の CG 画像と少数の実画像を学習データとして，CG 画像を実画像に近づくよう変換する生成器の学習を行う．また，生成画像と CG 画像のアノテーション情報を，ランドマーク座標検出ネットワークの学習データとして利用し，ランドマーク座標検出の精度の変化を検証する．本手法では，生成器と識別器で構成される画像変換ネットワークへランドマーク座標検出器を追加し，アノテーション情報と生成画像のランドマーク座標を推定した結果との間で算出された誤差を生成器へ逆伝播する事によって，変換された画像が CG 画像のアノテーション情報を保持する為の制約を強め，変換精度を向上させると共に，end-to-end で学習出来るネットワークを作成した． | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AA11131797 | |||||||||
| 書誌情報 |
研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM） 巻 2020-CVIM-223, 号 6, p. 1-8, 発行日 2020-10-29 |
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| ISSN | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||
| 収録物識別子 | 2188-8701 | |||||||||
| Notice | ||||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||||
| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
