| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2017-11-23 |
| タイトル |
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タイトル |
CNNを用いた画風変換による物体検出精度の改善 |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Improvement of Object Detection Accuracy by Style Transformation using Convolutional Neural Network |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| 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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早稲田大学 |
| 著者所属 |
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早稲田大学 |
| 著者所属 |
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早稲田大学 |
| 著者所属 |
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早稲田大学 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Waseda University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Waseda University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Waseda University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Waseda University |
| 著者名 |
高橋, 沙季
竹内, 健
金井, 謙治
甲藤, 二郎
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| 著者名(英) |
Saki, Takahashi
Masaru, Takeuchi
Kenji, Kanai
Jiro, Katto
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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 |
本研究では，画風変換による不鮮明画像の鮮明化を扱う．一般的に，霧や靄などの HAZE 発生時に撮影された画像を見やすくするためには，ダークチャネルを用いた鮮明化手法が主流である．しかし，この手法では HAZE が強い場合には鮮明化効果が発揮されない．そこで本研究では，HAZE が強い場合にも鮮明化を実現させるため，CNN を用いた画風変換により不鮮明画像を鮮明化する．具体的には，HAZE 発生時に撮影された不鮮明画像を，晴れの日の昼間に撮影された別の画像の画風に似せて画風変換することにより，鮮明化を行う．また，本研究では鮮明化効果に加えて，画像に写る物体の検出精度向上も図る． |
| 論文抄録(英) |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
In this paper, we improve sharpness of hazy images by style transformation. Generally, the use of dark channel is the most well-known method to alleviate hazy noise of images. However, in this method, the sharpening effect is limited as the hazy noise becomes strong. Therefore, in this research, in order to improve the sharpness of strong hazy images, we apply a state-of-the-art style transformation approach using Convolutional Neural Network (CNN). Specifically, we sharpen the hazy images by applying style transform of daytime images which are clearly captured. In addition to the sharpening effect, our research also aims to improve the detection accuracy of objects appearing in images. |
| 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 |
AN10438399 |
| 書誌情報 |
研究報告オーディオビジュアル複合情報処理（AVM）
巻 2017-AVM-99,
号 22,
p. 1-6,
発行日 2017-11-23
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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 |
2188-8582 |
| 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 |
IPSJ-AVM17099022.pdf (1.6 MB)
