1P-02
畳み込みニューラルネットワークによる特定部分へのスタイル転移
○新家　歩，トゥン グェン，原田智広，ラック ターウォンマット（立命館大）
本論文では画像内の特定のオブジェクトへのスタイル転移を提案する.
画像分類で良い性能を示した畳み込みニューラルネットワークにVGG-19と呼ばれるネットワークがある.このネットワークの特定の層のフィルタによって出力される特徴マップを使用することで,一方の画像のコンテンツ情報を保ちつつ,もう一方の画像のスタイル情報を合わせ持った画像を生成することができるスタイル転移と呼ばれる研究がある.本研究では学習済みのVGG-19の各フィルタを最大化する画像を出力することで,どのフィルタがどのような画像に大きな反応を示すかを確認し,スタイル転移させたいオブジェクトに大きな反応を示したフィルタのみを使用したloss関数を新たに設定することで,対象のオブジェクトへのスタイル転移を実現した.
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