著者
永野 雄大 菊田 遥平
出版者
人工知能学会
雑誌
2018年度人工知能学会全国大会(第32回)
巻号頁・発行日
2018-04-12

SRGANは超解像手法の中でも特に人間の見た目に美しい高解像度画像を生成することができる. しかし, このモデルは一定度の解像度の画像を更に超解像をする目的で考案されたもので, 過去に撮影されたノイズを含むような低解像度画像を超解像することは困難である. 過去に撮影された低解像度画像から画像の細部情報を失うことなく自然な高解像度画像を生成できることは, 我々のサービスにとって有用である. そのため, 本稿では対象を料理画像に絞る. 超解像モデルの学習はある画像とその画像を低解像度化したもののペアから情報を復元するように実施されるという構造に注目し, 我々の目的に資する2つのアプローチを提案する. 一つ目は, 低解像度化をする際に人為的にノイズを加えるという手法である. 二つ目は, ドメイン毎にデータを分けてそれぞれでモデルを学習するという手法である. 本稿で使用したのは, {牛肉, 鶏肉, 食パン, パウンドケーキ}の4種類である. これにより, 既存手法と比べ本稿の手法では定量的・定性的に自然な高解像度画像の生成結果が得られた.

言及状況

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低解像度の料理画像を超解像するためのSRGANの応用/クックパッドの人による美味しそうな論文を発見 https://t.co/jcgBCXlJwU
@pacifinapacific GANは詳しくないから専門的には分からないけど、聞いた話ではこれが近そう?https://t.co/k5FwlmyGP2
@NieA7_3170 これを思い出した https://t.co/a5ebDXxXET
6/7 人工知能学会、General Session [3A1-03] にて 14:30-14:50 の枠で、発表をします。超解像を使って料理画像をいかに美味しそうな見た目で超解像するか、という内容です。面白い結果が出た(と僕は信… https://t.co/2WvM6441df

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