Item type |
SIG Technical Reports(1) |
公開日 |
2020-10-29 |
タイトル |
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タイトル |
商品画像のための画像クラスを考慮した前景抽出 |
タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Class-Aware Image Matting for Product Images |
言語 |
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言語 |
jpn |
キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
セッション4 |
資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
著者所属 |
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筑波大学 |
著者所属 |
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筑波大学 |
著者所属 |
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筑波大学 |
著者所属 |
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筑波大学 |
著者所属(英) |
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en |
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University of Tsukuba |
著者所属(英) |
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en |
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University of Tsukuba |
著者所属(英) |
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en |
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University of Tsukuba |
著者所属(英) |
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en |
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University of Tsukuba |
著者名 |
山口, 智史
金森, 由博
遠藤, 結城
三谷, 純
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論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
広告制作時の商品画像の切り抜きは,手作業で行われている場合が多い.これを自動化する研究が盛んであり,現在は教師あり学習ベースの手法が主流である.しかし切り抜き用の正解データを大量に集めるのは容易ではない.そこで本研究では,少数の切り抜き用正解データを用いた,半教師あり学習ベースの手法を提案する.提案手法では,既存の画像切り抜き用ニューラルネットワークに,被写体の商品クラスを分類するネットワークを追加し,商品特有の特徴を抽出する.容易に収集可能なクラス分類の正解データを用いることで,切り抜きの正解データ不足を補い,正確な切り抜き処理の実現を目指す. |
書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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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 14,
p. 1-5,
発行日 2020-10-29
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ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8701 |
Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |