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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-03-04 10:00 拡張型Attention機構を導入した顕著物体検出と画像合成への応用 ○山内良介・青野雅樹（豊橋技科大）  PRMU2020-71 |
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| 抄録 | （和） | 近年，コンテンツ画像の物体構造とスタイル画像の画風を併せ持った合成画像を生成するタスクであるスタイル変換と，画像から前景を抽出して背景と分離するタスクである顕著物体検出の研究が盛んに行われている．本研究ではスタイル変換と顕著物体検出の2 つのタスクに着目して，それらを組合わせた画像合成を検討することを目的とし，スタイル変換と顕著物体検出において拡張型Attention 機構に基づく新たな手法を提案する．スタイル変換および顕著物体検出それぞれで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, there has been much research on Style Transfer and Saliency Detection. Style Transfer is a task to synthesize an image that has both the object structure of the content image and the touch of the style image, while Saliency Detection is a task to extract the foreground from the image and separate it from the background. In this research, we focus on the two tasks of Style Transfer and Saliency Detection, and propose new methods based on the Extended Attention in Style Transfer and Saliency Detection, respectively. Comparative experiments of Style Transfer and Saliency Detection have been carried out. It turns out that our proposed methods outperform the conventional methods. |
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| キーワード | （和） | 深層学習 / スタイル変換 / 顕著物体検出 / Attention機構 / / / / |
| （英） | Deep Learning / Style Transfer / Saliency Detection / Attention / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 409, PRMU2020-71, pp. 13-18, 2021年3月. | |
| 資料番号 | PRMU2020-71 | |
| 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) | |
| PDFダウンロード | PRMU2020-71 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU IPSJ-CVIM |
| 開催期間 | 2021-03-04 - 2021-03-05 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 特殊な環境下におけるCV・ パターン認識 |
| テーマ（英） | Computer Vision and Pattern Recognition for specific environment |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2021-03-PRMU-CVIM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 拡張型Attention機構を導入した顕著物体検出と画像合成への応用 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Saliency Detection by Extended Attention and its Application to Image Synthesis |
| 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） | スタイル変換 / Style Transfer |
| キーワード(3)（和/英） | 顕著物体検出 / Saliency Detection |
| キーワード(4)（和/英） | Attention機構 / Attention |
| 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） | 山内 良介 / Ryosuke Yamauchi / ヤマウチ リョウスケ |
| 第1著者 所属（和/英） | 豊橋技術科学大学 (略称： 豊橋技科大) Toyohashi University of Technology (略称： TUT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 青野 雅樹 / Masaki Aono / アオノ マサキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 豊橋技術科学大学 (略称： 豊橋技科大) Toyohashi University of Technology (略称： TUT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-03-04 10:00:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2020-71 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.409 |
| ページ範囲 | pp.13-18 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-02-25 (PRMU) |
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