講演抄録/キーワード |
講演名 |
2021-03-04 09:30
Attentive Normalizationを拡張した3Dメッシュの自動生成 ○深津佑太・青野雅樹(豊橋技科大) PRMU2020-69 |
抄録 |
(和) |
近年,GANによるクラスラベルやテキストで条件を与えるタイプの条件付き画像生成の研究が成功を収めている.一方,3Dメッシュの条件付き3Dモデルの生成はいまだ発展途上である.本論文ではAttentive Normalizationに基づく大域情報を用いて3Dメッシュ生成の向上を行う.また,条件情報を付与可能なConditional Attentive Normalizationを提案する.Caltech-UCSD Birds-200-2011データセットを用いて従来手法とのクラスラベルおよびテキストによる生成の比較実験を行った結果,提案手法は従来手法よりも優れていることが示されたので,これを報告する. |
(英) |
In recent years, research on conditional image generation using GANs of the type where conditions are given by class labels or texts has been successful. On the other hand, the generation of conditional 3D models consisting of 3D meshes is still in its infancy. In this research, we focus on global information based on Attentive Normalization to improve 3D mesh generation. Specifically, we propose Conditional Attentive Normalization, which is an extension of Attentive Normalization and can add conditional information. Comparative experiments conditioned by class labels and texts have been carried out by using Caltech-UCSD Birds-200-201. It turns out that our proposed method outperforms the conventional methods. |
キーワード |
(和) |
3D / GAN / conditional GAN / Attentive Normalization / / / / |
(英) |
/ / / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 120, no. 409, PRMU2020-69, pp. 1-6, 2021年3月. |
資料番号 |
PRMU2020-69 |
発行日 |
2021-02-25 (PRMU) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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