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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. 2022
  4. 2022-CVIM-230

球面畳み込みニューラルネットワークを用いた光源状況推定

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/217831
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/217831
d68492e6-a525-41a6-86ba-8637dacb7935
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-CVIM22230018.pdf IPSJ-CVIM22230018.pdf (1.1 MB)
Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2022-05-05
タイトル
タイトル 球面畳み込みニューラルネットワークを用いた光源状況推定
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 卒論スポットライトセッション
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
京都大学大学院情報学研究科
著者所属
京都大学大学院情報学研究科
著者所属
京都大学大学院情報学研究科
著者所属
京都大学大学院情報学研究科
著者名 延與, 唯人

× 延與, 唯人

延與, 唯人

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山下, 浩平

× 山下, 浩平

山下, 浩平

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延原, 章平

× 延原, 章平

延原, 章平

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西野, 恒

× 西野, 恒

西野, 恒

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 物体の見えからの光源状況推定は,状況認識や自然な拡張現実に不可欠である.この問題は不良設定な逆問題であり,ニューラルネットワークによって学習できる解の拘束が有効である.しかし,平面畳み込みを用いる既存手法では,球面上の信号である光源状況を平面上のものとして扱っている.ドメインを無視したこのような処理では,フィルターの歪みや信号の連続性の破綻が生じるため,球面の信号や関数を正しく表現できない.本研究では,ドメインを正確に扱うために,球面畳み込みを用いたニューラルネットワークでこの問題を解く.既存手法と比較し,提案手法がより少ないパラメーターで,精度高く推定できることを示した.
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 2022-CVIM-230, 号 18, p. 1-8, 発行日 2022-05-05
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 15:21:49.943503
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