| 講演名 | 2020-02-27 未知クラスに対する属性情報を用いた画像修復 加藤 尚輝(東大), 山崎 俊彦(東大), |
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| 抄録(和) | 深層学習は大量の学習データの存在を前提としていることが多く，学習データに存在しない未知クラスの物体に対する画像処理が必要になることもある．この問題の一つの解決策として，ラベルの単語分散表現やクラス毎の属性情報といった補助情報を用いる，zero-shot学習と呼ばれるものが存在する．Zero-shot学習は主に画像認識タスクにおいて用いられることが多いが，今回は一部が欠損した画像を修復するinpaintingというタスクを拡張し，補助情報を用いて未知クラスの画像を対象に行うzero-shot conditional inpaintingを提案する．このタスクにおいて，ラベル毎の属性情報をモデルに反映させることで，意味情報を考慮したinpaintingを行った．また，ベースライン手法のパラメータ数を削減する残差構造を取り入れた． |
| 抄録(英) | Image processing for objects of the unseen classes is sometimes needed, and one of the solutions of that is ``zero-shot learning’’ which uses auxiliary information such as word embeddings of the labels or class-wise attributes. Although zero-shot learning is usually applied to image recognition tasks, we propose an inpainting task for the unseen classes. In order to take semantic information into account, we use class-wise attributes for zero-shot inpainting and call it zero-shot conditional inpainting. Moreover, we adopt residual units to reduce the number of parameters of the generator. |
| キーワード(和) | 画像欠損修復 / ゼロショット学習 / 深層学習 / 画像処理 |
| キーワード(英) | inpainting / zero-shot learning / deep learning / image processing |
| 資料番号 | ITS2019-36,IE2019-74 |
| 発行日 | 2020-02-20 (ITS, IE) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | ITE-HI / IE / ITS / ITE-MMS / ITE-ME / ITE-AIT |
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| 開催期間 | 2020/2/27(から2日開催) |
| 開催地（和） | 北海道大学 |
| 開催地（英） | Hokkaido Univ. |
| テーマ（和） | 画像処理および一般 |
| テーマ（英） | Image Processing, etc. |
| 委員長氏名（和） | 永井 岳大(東工大) / / / 石井 紀彦(NHK) / 田川 憲男(首都大) / 向井 信彦(東京都市大) |
| 委員長氏名（英） | Takehiro Nagai(Tokyo Inst. of Tech.) / / / Norihiko Ishii(NHK) / Norio Tagawa(Tokyo Metropolitan Univ.) / Nobuhiko Mukai(Tokyo Cisy Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | / / / / 新井 啓之(日本工業大) / 名手 久貴(東京工芸大) |
| 副委員長氏名（英） | / / / / Hiroyuki Arai(Nippon Institute of Technology) / Hisaki Nate(Tokyo Polytechnic Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 磯貝 愛(NTT) / / / 文仙 正俊(福岡大) / 船橋 信彦(NHK) / 望月 貴裕(NHK) / 小川 貴弘(北海道大) / 城 堅誠(ソニーセミコンダクタソリューションズ) |
| 幹事氏名（英） | Megumi Isogai(NTT) / / / Masatoshi Bunsen(Fukuoka Univ.) / Nobuhiko Funabashi(NHK) / Takahiro Mochizuki(NHK) / Takahiro Ogawa(Hokkaido Univ.) / Kensei Jo(Sony Semiconductor Solutions) |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Group on Human Inormation / Technical Committee on Image Engineering / Technical Committee on Intelligent Transport Systems Technology / Technical Group on Multi-media Storage / Technical Group on Media Engineering / Technical Group on Artistic Image Technology |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 未知クラスに対する属性情報を用いた画像修復 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Zero-Shot Conditional Inpainting |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 画像欠損修復 / inpainting |
| キーワード(2)（和/英） | ゼロショット学習 / zero-shot learning |
| キーワード(3)（和/英） | 深層学習 / deep learning |
| キーワード(4)（和/英） | 画像処理 / image processing |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 加藤 尚輝 / Naoki Kato |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京大学(略称：東大) The University of Tokyo(略称：UTokyo) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 山崎 俊彦 / Toshihiko Yamasaki |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京大学(略称：東大) The University of Tokyo(略称：UTokyo) |
| 発表年月日 | 2020-02-27 |
| 資料番号 | ITS2019-36,IE2019-74 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | ITS-421,IE-422 |
| ページ範囲 | pp.189-194(ITS), pp.189-194(IE), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-02-20 (ITS, IE) |