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  1. 研究報告
  2. コンピュータグラフィックスとビジュアル情報学(CG)
  3. 2018
  4. 2018-CG-170

敵対的生成ネットワークを用いた,3次元点群形状特徴量の教師なし学習

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/189994
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/189994
e1b1af2e-0a09-4ec4-8a78-a103c5ec469b
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-CG18170005.pdf IPSJ-CG18170005.pdf (429.9 kB)
Copyright (c) 2018 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2018-06-14
タイトル
タイトル 敵対的生成ネットワークを用いた,3次元点群形状特徴量の教師なし学習
言語
言語 jpn
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
山梨大学
著者所属
山梨大学
著者所属
山梨大学
著者所属(英)
en
University of Yamanashi
著者所属(英)
en
University of Yamanashi
著者所属(英)
en
University of Yamanashi
著者名 上西, 和樹

× 上西, 和樹

上西, 和樹

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古屋, 貴彦

× 古屋, 貴彦

古屋, 貴彦

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大渕, 竜太郎

× 大渕, 竜太郎

大渕, 竜太郎

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 3 次元形状データを効率的に管理するため,形の類似性に基づいてこれら 3 次元形状を比較,検索,分類する手法への要求が高まっている.近年提案された 3 次元形状を処理する深層ニューラルネットワーク (DNN) の多くは,3 次元形状とこれに付与されたラベルの対応を教師付き学習することで,高精度な形状特徴量を獲得する.しかし,人手によるラベル付けには手間がかかるため,実際の 3 次元形状データの多くはラベルを持たない.このため,ラベルなしの 3 次元形状データから高精度な形状特徴量を獲得する手法が望まれている.本研究では,教師なし学習の一種である敵対的生成ネットワーク (GAN) を用いた 3 次元形状特徴量を提案する.提案する点群 GAN 法は,3 次元点群を生成する DNN (生成 DNN)と,3 次元点群の本物らしさを予測する DNN (判別 DNN) とを互いに競わせながら訓練する過程で,3 次元点群の形状特徴を捉える能力を判別 DNN に獲得させる.3 次元モデルの形状類似検索のシナリオで評価した結果,判別 DNN が獲得した形状特徴量は,既存の手作り形状特徴量よりも高精度に 3 次元形状を比較できることが分かった.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10100541
書誌情報 研究報告コンピュータグラフィックスとビジュアル情報学(CG)

巻 2018-CG-170, 号 5, p. 1-7, 発行日 2018-06-14
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8949
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
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Ver.1 2025-01-20 01:23:51.716444
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