| 大会名称 |
|---|
| 2019年 総合大会 |
| 大会コ－ド |
| 2019G |
| 開催年 |
| 2019 |
| 発行日 |
| 2019-03-05 |
| セッション番号 |
| D-12B |
| セッション名 |
| パターン認識・メディア理解B |
| 講演日 |
| 2019/03/22 |
| 講演場所(会議室等) |
| 54号館 204教室 |
| 講演番号 |
| D-12-48 |
| タイトル |
| ゲームカード認識のための学習データの増強 |
| 著者名 |
| ◎遠藤 怜, 中島克人, |
| キーワード |
| カード認識, データ増強, 画像生成, 深層学習, Generative Adversarial Networks |
| 抄録 |
| 本研究はトレーディングカードゲームにおけるカード認識に深層学習を適用することを目的とし，学習データセットの増強手法について提案する．データ増強の際，適当な実写背景にカードの見本画像を射影変換して配置した「CG画像」では，カード表面の特殊加工やスリーブによる光の反射などの再現が困難である．提案手法ではCG画像と実画像のペアをpix2pixHDに学習させることで，CG画像から実画像に近い画像を生成し，その生成した画像で実画像のデータセットを増強する．評価実験により，提案手法による学習データ増強によってカード認識のmAPを0.500から0.789へ向上させること示した． |
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