カムフラージュ画像を深層学習で自動生成する「Deep Camouflage Images」 ：Innovative Tech
今回は「カムフラージュ画像を深層学習で自動生成する「Deep Camouflage Images」 ：Innovative Tech」についてご紹介します。
関連ワード （一番調和、物体、特徴等） についても参考にしながら、ぜひ本記事について議論していってくださいね。
本記事は、It Media News様で掲載されている内容を参考にしておりますので、より詳しく内容を知りたい方は、ページ下の元記事リンクより参照ください。
Innovative Tech：
このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。
中山大学と華南理工大学による中国研究チームが開発した「」は、画像の前景にオブジェクトを紛れ込ませたカムフラージュ画像を自動生成する深層学習システムだ。
この技術で定義しているカムフラージュ画像とは、画像に別の物体を紛れ込ませるもの。隠れた物体が完全に見えないわけではなく、凝視すると「なんとなく分かる」程度の画像を生成する。
今回のモデルは、一見すると判別できないが、よく見ると隠れた物体を発見できるカムフラージュ画像の生成を提案する。モデルの基本構造は、前景オブジェクトを背景に覆い隠す設計だが、隠れている物体を知覚するための手掛かりとなるように、わずかな特徴を残すカムフラージュロスを設計している。
生成されたカムフラージュ画像は、背景画像の質感や色、光の当たり方が前景オブジェクトに適応され背景画像に溶け込む仕上がりとなる。前景オブジェクトは巧妙に組み込まれ、難易度の高いカムフラージュ画像に仕上がっているのが分かる。
本手法とカムフラージュ画像を生成する既存手法、Style Transferの手法で生成した合成画像とを比較した結果、本手法が一番調和しつつも凝視すると前景オブジェクトを発見できる絶妙なカモフラージュ画像を示し、その有効性を実証したとしている。
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