Attentive Normalizationを拡張した3Dメッシュの自動生成

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2021-02-25
• タイトル: Attentive Normalizationを拡張した3Dメッシュの自動生成
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Automatic 3D Mesh Generation by Using Extended Attentive Normalization
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: セッション1-2
• 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: 豊橋技術科学大学
• 著者所属: 豊橋技術科学大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Toyohashi University of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Toyohashi University of Technology
• 著者名: 深津, 佑太; 青野, 雅樹
• 著者名(英): Yuta, Fukatsu; Masaki, Aono
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年，GAN によるクラスラベルやテキストで条件を与えるタイプの条件付き画像生成の研究が成功を収めている．一方，3D メッシュの条件付き 3D モデルの生成はいまだ発展途上である．本論文では Attentive Normalization に基づく大域情報を用いて 3D メッシュ生成の向上を行う．また，条件情報を付与可能な Conditional Attentive Normalization を提案する．Caltech-UCSD Birds-200-2011 データセットを用いて従来手法とのクラスラベルおよびテキストによる生成の比較実験を行った結果，提案手法は従来手法よりも優れていることが示されたので，これを報告する．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In recent years, research on conditional image generation using GANs of the type where conditions are given by class labels or texts has been successful. On the other hand, the generation of conditional 3D models consisting of 3D meshes is still in its infancy. In this research, we focus on global information based on Attentive Normalization to improve 3D mesh generation. Specifically, we propose Conditional Attentive Normalization, which is an extension of Attentive Normalization and can add conditional information. Comparative experiments conditioned by class labels and texts have been carried out by using Caltech-UCSD Birds-200-201. It turns out that our proposed method outperforms the conventional methods.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 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 2021-CVIM-225, 号 5, p. 1-6, 発行日 2021-02-25
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8701
• 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