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  1. 研究報告
  2. コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)
  3. 2021
  4. 2021-CVIM-225

拡張型Attention機構を導入した顕著物体検出と画像合成への応用

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/209805
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/209805
82440708-d9a9-4a44-87ce-0e6fe99a6e99
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-CVIM21225007.pdf IPSJ-CVIM21225007.pdf (4.1 MB)
Copyright (c) 2021 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.
CVIM:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2021-02-25
タイトル
タイトル 拡張型Attention機構を導入した顕著物体検出と画像合成への応用
タイトル
言語 en
タイトル Saliency Detection by Extended Attention and its Application to Image Synthesis
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
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
豊橋技術科学大学博士前期課程情報・知能工学専攻
著者所属
豊橋技術科学大学情報・知能工学系
著者所属(英)
en
Computer Science and Engineering, Toyohashi University of Technology
著者所属(英)
en
Department of Computer Science and Engineering,Toyohashi University of Technology
著者名 山内, 良介

× 山内, 良介

山内, 良介

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青野, 雅樹

× 青野, 雅樹

青野, 雅樹

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著者名(英) Ryosuke, Yamauchi

× Ryosuke, Yamauchi

en Ryosuke, Yamauchi

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Masaki, Aono

× Masaki, Aono

en Masaki, Aono

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 近年,コンテンツ画像の物体構造とスタイル画像の画風を併せ持った合成画像を生成するタスクであるスタイル変換と,画像から前景を抽出して背景と分離するタスクである顕著物体検出の研究が盛んに行われている.本研究ではスタイル変換と顕著物体検出の 2 つのタスクに着目して,それらを組合わせた画像合成を検討することを目的とし,スタイル変換と顕著物体検出において拡張型 Attention 機構に基づく新たな手法を提案する.スタイル変換および顕著物体検出それぞれで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
内容記述 In recent years, there has been much research on Style Transfer and Saliency Detection. Style Transfer is a task to synthesize an image that has both the object structure of the content image and the touch of the style image, while Saliency Detection is a task to extract the foreground from the image and separate it from the background. In this research, we focus on the two tasks of Style Transfer and Saliency Detection, and propose new methods based on the Extended Attention in Style Transfer and Saliency Detection, respectively. Comparative experiments of Style Transfer and Saliency Detection have been carried out. It turns out that our proposed methods outperform the conventional methods.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
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 7, p. 1-6, 発行日 2021-02-25
ISSN
収録物識別子タイプ 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
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Ver.1 2025-01-19 18:23:03.510611
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