形状操作が可能な深層生成モデルSP-GANの品質改善の一検討

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2024-01-18
• タイトル: 形状操作が可能な深層生成モデルSP-GANの品質改善の一検討
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A Study on Quality Improvement of the Shape-Manipulatable Deep Generative Model SP-GAN
• 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: 工学院大学工学研究科
• 著者所属: 工学院大学工学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, Kogakuin University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, Kogakuin University
• 著者名: 中田, 健太; 木全, 英明
• 著者名(英): Kenta, Nakada; Hideaki, Kimata
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年，深層学習を用いた教師なし 3 次元点群生成の分野は発展しているが，任意の部位の形状操作と高品質な形状生成を同時に実現するモデルの研究は依然として限られている．本研究では，球体と生成形状間に密な対応関係を構築することで任意の部位の形状操作を実現した点群生成モデル SP-GAN の品質を改善することを検討した．具体的には，球体以外の形状を用いた生成と，生成器のネットワーク改良の 2 つの側面をそれぞれ検証した．実験結果から，これらの改良が SP-GAN の性能向上に有効であることが確認された．
• 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, the field of unsupervised 3D point cloud generation using deep learning has developed significantly. However, research on models capable of both arbitrary shape manipulation and high-quality shape generation is still limited. In this study, we investigate improving the quality of SP-GAN, a point cloud generation models that enable shape manipulation by embedding a dense correspondence between the sphere and the generated shapes. Specifically, we examine two aspects of the model: generation using shapes other than spheres and improvement of the network of generators. Our experimental results demonstrate that these enhancements effectively improve the performance of SP-GAN.
• 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 2024-CVIM-236, 号 14, p. 1-6, 発行日 2024-01-18
• 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