WEKO3
アイテム
チャネルアテンションと行列積アテンションによる顔画像生成敵対的学習ネットワーク
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/229269
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/22926935a7259e-b316-4aec-bc94-451e133c7301
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-CVIM23235049.pdf (1.9 MB)
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Copyright (c) 2023 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.
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| CVIM:会員：¥0, DLIB:会員：¥0 | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2023-11-09 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | チャネルアテンションと行列積アテンションによる顔画像生成敵対的学習ネットワーク | |||||||||||
| 言語 | ||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||
| 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 | ||||||||||||
| 慶應義塾大学理工学部 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 慶應義塾大学理工学部 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 慶應義塾大学理工学部 | ||||||||||||
| 著者名 |
小倉, 英敏
× 小倉, 英敏
× 池原, 雅章
× 江角, 真也
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| 論文抄録 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | 顔写真から顔スケッチを生成するタスクは，畳み込みニューラルネットワーク (CNN) や Vision Transformer (ViT) をベースとした敵対的生成ネットワーク (GAN）により発展した．CNN では局所性により画像や輪郭がぼやけた画像が生成される．また ViT は大域的情報を捉えることを得意とするが局所的特徴量を捉える点では CNN に及ばず，輪郭などの線のぼやけを防げるものの細かなテクスチャが反映されにくい．そこでチャネルの重みを機能的に調整する Channel Attention と，行列積によって求められる画像の縦横の類似度をもとにピクセルに重み付けする行列積アテンション (Matrix Product Attention : MP Attention) を CNN に組み込むことで局所的特徴と広域な特徴の双方を捉えた顔画像のイラスト生成モデル，Face drawing GAN を提案する． | |||||||||||
| 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 2023-CVIM-235, 号 49, p. 1-6, 発行日 2023-11-09 |
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| 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 | |||||||||||
