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アイテム
Deep Learningを用いた深度画像からの3Dコンテンツの自動生成
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/188632
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/1886322fbfdca7-c160-44a8-b50d-a59bb337ad4b
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-Z80-1P-05.pdf (776.6 kB)
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Copyright (c) 2018 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||
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| 公開日 | 2018-03-13 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | Deep Learningを用いた深度画像からの3Dコンテンツの自動生成 | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 名大 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 名大 | ||||||||||
| 著者名 |
楊, 夢龍
× 楊, 夢龍
× 長尾, 確
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | VRとAR技術の発展に伴い、3Dコンテンツの需求が爆発的に増加し続けている。本稿で、Deep Learningを用いた新しい3Dコンテンツの生成手法を提案する。この手法では、オブジェクトを全方位からスキャンニングするという既存手法と違って、一つの深度画像からオブジェクトの3Dコンテンツを生成する。現在のところ、適切なオープンデータセットがないので、既存手法で生成されたデータを用いているが、それらの手法では現実のデータを適切に扱えないと考えられる。この問題に対して、我々は実世界の3Dオブジェクトデータセットを作り、そのデータセットを利用し、敵対的生成ネットワークを用いて、実世界に存在するオブジェクトの一枚深度画像に基づいて、オブジェクトの全体構成を推定して生成する実験を行った。 | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||
| 書誌情報 |
第80回全国大会講演論文集 巻 2018, 号 1, p. 237-238, 発行日 2018-03-13 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
