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  1. 全国大会
  2. 86回
  3. 人工知能と認知科学

ESRGANによるボクセルモデルの超解像

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/235945
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/235945
0c393100-4e40-4155-b694-e8738c24137e
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z86-4P-07.pdf IPSJ-Z86-4P-07.pdf (450.7 kB)
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2024-03-01
タイトル
タイトル ESRGANによるボクセルモデルの超解像
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 人工知能と認知科学
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
阪工大
著者所属
阪工大
著者名 植田, 涼介

× 植田, 涼介

植田, 涼介

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村木, 祐太

× 村木, 祐太

村木, 祐太

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 3DCGの表現手法として,同一の立方体を組み合わせるボクセル表現がある.ボクセル表現は集合演算が単純であり,不規則な形状の表現に適していることからMRIやCTのような医療分野で利用される.しかし高精度なモデルは膨大なボクセルを必要とし,作成に手間がかかる.ボクセルモデルの高解像度化手法として,2次元超解像手法であるSRGANを3次元用に拡張した手法がある.しかし生成モデルには,ボクセルの欠損のような問題点が見られる.そこで本研究では,SRGANより精度の高いESRGANを3次元用に拡張することで高精度な超解像を実現する.さらに,欠損領域に対して補間手法を施すことで精度向上を図る.
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86回全国大会講演論文集

巻 2024, 号 1, p. 203-204, 発行日 2024-03-01
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 09:27:24.191515
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