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単一画像からの高ダイナミックレンジ深層画像生成

从单个图像生成高动态范围深度图像

基本信息

批准号：
22KJ1014
负责人：
堀田大地
金额：
$ 1.6万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2023
资助国家：
日本
起止时间：
2023-03-08 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22KJ1014/
关键词：
HDR合成深層生成モデル拡散モデル

项目摘要

本年度の目標はデータセットの構築やそれを学習するための深層学習モデルの構築であった．データセットの構築では評価に十分なデータセットを構築することができた．しかしながら，深層学習モデルの構築ではあまり新規性のあるような手法を構築することができなかった．その結果，査読付き論文への投稿を行ったが不採択に至った．本年度中に深層生成モデルに大きな影響を与える拡散モデルが幅広く台頭し始め，本年度に注目したGenerative Adversarial Networks（GANｓ）より優れた生成能力を有すことが知られるようになった．本年度後半はこの拡散モデルに注目をし，まずは理論的な学習から始めどのように本研究課題に対して有効に利用できるかを検討した．　拡散モデルはより大規模なデータセットを用いた場合に有効に学習できることが知られており，既存の学習用データセットを拡張するか，効率的に利用できるようなパイプラインを構築する必要があると感じた．モデルの構築よりも効率的に学習できるようなデータ増強やパイプラインを検討することが非常に重要だと判断し取り組んだ．　上述した査読付き論文ではそのようなパイプラインを含めた論文を投稿したが，不採択の主な原因はこのパイプラインが既存のものより非常に優れているわけではないことに加え，検討したネットワーク構造が本当に有効であるかを十分示せれていないことであった．これらの結果を踏まえ，効率的なパイプラインの構築を重要だと判断した．加えて，本研究課題であるHDR合成にとらわれず幅広い文献を読み考える時間を重視した．これはHDR合成よりもより一般的な問題設定におけるアプローチを参考にし本研究課題に役立てるためである．

This year's goal is to build a deep learning environment. The construction of the building is very important. Deep learning and construction of new patterns and techniques The results of the survey show that the contribution of the paper is not collected. This year, we are focusing on the development of Generative Adversarial Networks (GANs). In the second half of this year, we will focus on the study of theory and the application of theory. In the case of large-scale application, there is a need to learn from the existing application. It is very important to make a decision about the structure of the system. The above paper is submitted to the Ministry of Science and Technology, and the main reasons for not adopting the paper are as follows: The result of this study is that it is important to evaluate the effectiveness of the system. In addition, this research topic is about HDR synthesis. This is a general problem setting for HDR synthesis.

项目成果

期刊论文数量（0）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Ukemochi: A Video See-through Food Overlay System for Eating Experience in the Metaverse

Ukemochi：用于虚拟宇宙中饮食体验的视频透视食物覆盖系统

DOI：
10.1145/3491101.3519779
发表时间：
2022
期刊：
CHI Conference on Human Factors in Computing Systems Extended Abstracts
影响因子：
0
作者：
Yamakawa Koichiro;Ishibashi Atsuki;Namiyoshi Toshinobu;Azuma Yuichi;Arakawa Ichiro;Kizashi Nakano,Daichi Horita,Naoya Isoyama,Hideaki Uchiyama,Kiyoshi Kiyokawa
通讯作者：
Kizashi Nakano,Daichi Horita,Naoya Isoyama,Hideaki Uchiyama,Kiyoshi Kiyokawa

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