| 講演名 | 2020-02-28 Unpaired Learning for Noise-free, Scale Invariant, and Interpretable Image Enhancement 小杉 哲(東大), 山崎 俊彦(東大), |
|---|---|
| PDFダウンロードページ |  PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | 本稿では, 入力画像の画質を向上させる変換を入出力ペアを用いずに学習する問題に取り組む. 提案手法は敵対的生成モデルに基づいているが, 単純にニューラルネットワークで画像を変換するのではなく画像編集ソフトを用いることで自然でサイズ制約がなく解釈可能な画質向上を実現する. 画像編集ソフトを敵対的生成モデルに組み込むために, 強化学習ベースのフレームワークを提案する. 提案手法は写真補正と顔画像美化のタスクにおいて既存手法よりも高い性能を達成した. |
| 抄録(英) | This paper tackles unpaired image enhancement, a task of learning a mapping function which transforms input images into enhanced images in the absence of input-output image pairs. Our method is based on generative adversarial networks (GANs), but instead of simply generating images with a neural network, we enhance images utilizing image editing software to achieve noise-free, scale invariant, and interpretable image enhancement. To incorporate image editing software into a GAN, we propose a reinforcement learning framework. We apply the proposed method to photo enhancement and face beautification and demonstrate that the proposed method achieves the best performance. |
| キーワード(和) | 画質向上 / 教師ペアなし学習 / 強化学習 / 敵対的生成モデル |
| キーワード(英) | image enhancement / unpaired learning / reinforcement learning / generative adversarial network |
| 資料番号 | ITS2019-52,IE2019-90 |
| 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 |
|---|---|
| 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 |
|---|---|
| 本文の言語 | ENG |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Unpaired Learning for Noise-free, Scale Invariant, and Interpretable Image Enhancement |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 画質向上 / image enhancement |
| キーワード(2)（和/英） | 教師ペアなし学習 / unpaired learning |
| キーワード(3)（和/英） | 強化学習 / reinforcement learning |
| キーワード(4)（和/英） | 敵対的生成モデル / generative adversarial network |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 小杉 哲 / Satoshi Kosugi |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京大学(略称：東大) the University of Tokyo(略称：Univ. of Tokyo) |
| 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：Univ. of Tokyo) |
| 発表年月日 | 2020-02-28 |
| 資料番号 | ITS2019-52,IE2019-90 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | ITS-421,IE-422 |
| ページ範囲 | pp.311-316(ITS), pp.311-316(IE), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-02-20 (ITS, IE) |