| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2019-01-10 |
| タイトル |
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タイトル |
360度画像の一領域から全体を生成するGANs |
| 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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慶應義塾大学 |
| 著者所属 |
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慶應義塾大学 |
| 著者所属 |
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慶應義塾大学 |
| 著者所属 |
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慶應義塾大学 |
| 著者名 |
秋本, 直郁
林, 昌希
笠井, 誠斗
青木, 義満
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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 |
本稿では,360 度画像のうち一方向分の領域から,Generative Adversarial Networks を用いて残りの領域を補完し 360 度画像全体を生成するという,新しい問題設定を提案する.この問題に対して,画像内の建物や道路の輪郭に 360 度画像の特有の歪みが生成されることを本稿の目標とする.さらに,本来 360 度画像は両端で連続であるという性質を用いた画像の組み換えにより,問題を簡単化する方法を提案する.また,360 度画像の生成に有効な構造としてdilated convolution 層を直列または並列に用いた構成を複数提案する.結果として,ベースラインで見られるような白い穴の発生を抑制しつつ,建物や道路の輪郭の歪みをより良く生成できた. |
| 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 2019-CVIM-215,
号 29,
p. 1-5,
発行日 2019-01-10
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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 |