本研究では,深層学習技術を用いて,食事の見た目はそのままに,カテゴリのみを変える食事画像変換を実現する.例えば,牛丼をどんぶりの形状や見た目はそのままに天丼や親子丼,海鮮丼などに自由に変換することを実現した.本研究では,CycleGANの手法を拡張し,1つの変換ネットワークで複数のカテゴリへと変換可能とするconditional CycleGANを用いた食事画像変換手法を提案する.Twitterから長期間にわたって収集した23万枚の食事画像を利用することによって,高画質な食事画像変換が実現できることを示す.
- 著者
- 堀田 大地 成冨 志優 丹野 良介 下田 和 柳井 啓司
- 出版者
- 一般社団法人 人工知能学会
- 雑誌
- 人工知能学会全国大会論文集
- 巻号頁・発行日
- vol.2018, pp.4Pin110, 2018
<p>本研究では,深層学習技術を用いて,食事の見た目はそのままに,カテゴリのみ を変える食事画像変換を実現する.例えば,牛丼をどんぶりの形状や見た目はそ のままに天丼や親子丼,海鮮丼などに自由に変換することを実現した.本研究で は,CycleGANの手法を拡張し,1つの変換ネット ワークで複数のカテゴリへと変換可能とするconditional CycleGANを用いた食事 画像変換手法を提案する.Twitterから長期間にわたって収集した23万枚の食事 画像を利用することによって,高画質な食事画像変換が実現できることを示す.</p>