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\AI・深層学習の準備コストを大幅減/ 実在しない都市画像の合成データセットを自動生成
大阪大学大学院工学研究科の菊池拓哉さん(2023年3月修了)、福田知弘准教授、矢吹信喜教授らの研究グループは、プロシージャルモデリングと深層学習による画像変換技術を用いることで、現実らしい架空の景観画像を自動的に生成する方法を開発しました。これは、現実都市の景観画像から建物を個別に検出する深層学習モデルの学習に必要な大...
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2023
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建物取り壊し後の景観シミュレーションをリアルタイムに
大阪大学大学院工学研究科の菊池拓哉さん(博士前期課程)、福田知弘准教授、矢吹信喜教授らの研究グループは、取り壊す建物とその背景となる3次元モデルを事前に準備することなく、取り壊し対象である建物を自動的に検出し、その建物が取り壊された後に現れる背景映像を深層学習で推定して自動的に補完することにより、リアルタイムに仮想除去...
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2022
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障害物を除去し建物ファサードの全景を効率的に復元する方法を開発
大阪大学大学院工学研究科の大学院生の張嘉新さん(博士後期課程)、福田知弘准教授、矢吹信喜教授らの研究グループは、背景情報を事前に取得することなく、都市景観写真に含まれる不要な物体を自動的に検出し、そして除去領域に対して建物ファサード情報を事前に取得することなくインペインティングすることで、 建物ファサードの全景を復元す...
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2021
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航空写真の薄雲を自動で除去 深層学習用建物マスク画像の自動生成
大阪大学大学院工学研究科の大学院生(研究当時)の池野和之介さん、福田知弘准教授、矢吹信喜教授らの研究グループは、敵対的生成ネットワークによって薄雲を除去した航空写真をテクスチャとして貼り付けた3次元モデルを用いて、深層学習モデルの学習に利用するための建物マスク画像を自動的に生成する手法を提案しました(図1)。 ...
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2021