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講演抄録/キーワード
講演名 2023-03-06 10:25
深層学習を用いた壁のテクスチャーの自動生成
ちんえきとう阿部雅樹渡辺大地東京工科大
抄録 (和) 近年、深層学習を用いた画像処理、画像生成での領域がさらに発展し、様々な領域に応用されている。たとえyoloの場合は画像認識が得意のため医療画像によく使われている、GAN(Generative Adversarial Network)においてはリアルな画像生成が可能である。その二者を組み合わせること壁のテクスチャー生成を実現する。
本研究は、深層学習を用いたより品質の高い壁のテクスチャーを自動生成するを目的とする。 
(英) In recent years, the area of image processing and image generation using deep learning has been further developed and applied to various domains. For example, YOLO is good at image recognition, which is often used for medical images, and GAN (Generative Adversarial Network) can generate realistic images. The two are combined to achieve wall texture generation.
The objective of this research is to automatically generate higher quality wall textures using deep learning.
キーワード (和) 深層学習 / GAN / 壁テクスチャー / U-net / / / /  
(英) Deep Learning / GAN / Wall textures / U-net / / / /  
文献情報 映情学技報, vol. 47, pp. 175-176, 2023年3月.
資料番号  
発行日 2023-02-27 (AIT) 
ISSN Print edition: ISSN 1342-6893    Online edition: ISSN 2424-1970
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研究会情報
研究会 AIT IIEEJ AS CG-ARTS  
開催期間 2023-03-06 - 2023-03-06 
開催地(和) 東京工芸大学中野C 
開催地(英) Tokyo Polytechnic Univ. (Nakano) 
テーマ(和) 映像表現・芸術科学フォーラム2023(Expressive Japan 2023) 
テーマ(英) Expressive Japan 2023 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 AS 
会議コード 2023-03-AIT-IIEEJ-AS-ARTS 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 深層学習を用いた壁のテクスチャーの自動生成 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Using Deep Learning to Generate Wall Textures 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 深層学習 / Deep Learning  
キーワード(2)(和/英) GAN / GAN  
キーワード(3)(和/英) 壁テクスチャー / Wall textures  
キーワード(4)(和/英) U-net / U-net  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) ちん えきとう / ekitou chin / チン エキトウ
第1著者 所属(和/英) 東京工科大学 (略称: 東京工科大)
Tokyo University of Technology (略称: TUT)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 阿部 雅樹 / Masaki Abe / アベ マサキ
第2著者 所属(和/英) 東京工科大学 (略称: 東京工科大)
Tokyo University of Technology (略称: TUT)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 渡辺 大地 / Taichi Watanabe / ワタナベ タイチ
第3著者 所属(和/英) 東京工科大学 (略称: 東京工科大)
Tokyo University of Technology (略称: TUT)
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講演者 第1著者 
発表日時 2023-03-06 10:25:00 
発表時間 80分 
申込先研究会 AS 
資料番号 AIT2023-83 
巻番号(vol) vol.47 
号番号(no) no.9 
ページ範囲 pp.175-176 
ページ数
発行日 2023-02-27 (AIT) 


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