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アイテム
結節点データを用いた深層学習を伴う3次元モデルの線画レンダリング手法
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/215353
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2153538bec4161-00ca-46ac-ae16-b6174a68ec8f
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-Z83-2Y-06.pdf (1.6 MB)
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Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||
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| 公開日 | 2021-03-04 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 結節点データを用いた深層学習を伴う3次元モデルの線画レンダリング手法 | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | インタフェース | |||||||||
| 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 | ||||||||||
| 東工大 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 東工大 | ||||||||||
| 著者名 |
内田, 光洋
× 内田, 光洋
× 齋藤, 豪
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 手描き線画のストロークの位置や強弱は描画対象の形状に基づく複雑な規則から決定されており、それを完全に定式化することは不可能である。本論文では畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いて3次元形状の線画を生成する手法を提案する。提案手法では線の位置、線の強弱および結節点での線の接続関係を決定するために3つのCNNを用いる。接続関係決定CNNの学習には3次元形状とそれに対応する結節点の線画像を自動的に生成したデータを用いた。提案手法で用いたデータセットの学習への影響を示し、提案手法によって生成された線画から定性的な評価を行うことで、提案手法が手描きのような特徴の線画を生成することを示す。 | |||||||||
| 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83回全国大会講演論文集 巻 2021, 号 1, p. 47-48, 発行日 2021-03-04 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
