セグメンテーションで自動検出、除去領域をGANで補完

<plone.namedfile.file.NamedBlobImage object at 0x7f181f89b350 oid 0x29a824 in <Connection at 7f1869f4bca0>>

2021-09-07

engineering

{'items': [{'key': '3akt0', 'term': '建物ファサード', 'description': {'blocks': [{'key': 'enpgj', 'text': ' 建物の正面外観。外観として重要な面であれば側面や背面を示す場合もある。 ', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}, {'key': 'kdsb', 'term': 'ストリートビュー画像', 'description': {'blocks': [{'key': '4t8qo', 'text': ' 撮影当日に通過した場所の様子をカメラで撮影したもの。道路沿いの風景がパノラマ写真で提供されている。 ', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}, {'key': '96q8e', 'term': '敵対的生成ネットワーク（GAN）', 'description': {'blocks': [{'key': '8ubmv', 'text': ' 生成モデルの一種であり、データから特徴を学習することで、実在しないデータを生成することや存在するデータを特徴に沿って変換したデータを生成することができる技術。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}, {'key': '3qnpo', 'text': 'GAN: Generative Adversarial Networks ', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}]}

['eng']

['張嘉新', '福田知弘', '矢吹信喜']

本研究は、環境設計（環境工学）とコンピュータサイエンス（情報学）にまたがる学際領域・環境設計情報学の一研究として、張嘉新さんや矢吹信喜教授と取り組んだ内容です。 都市計画におけるニーズ・課題の整理と、その課題を解決するための方法論を構築するために、ストリートビュー画像、セマンティックセグメンテーション、敵対的生成ネットワーク（GAN）に関する最先端技術の理解と実装という複数の専門分野を探究し、成果としてまとめ上げることができました。 研究成果は、大規模な都市スケールで建物ファサードの全景を不要なオブジェクトを取り除いた上で可視化することができ、都市の調査分析や管理、あるいは、再開発プロジェクト時の現状資料として貢献することが期待されます。Society 5.0、建設DX（デジタルトランスフォーメーション）、都市計画分野をはじめとする社会実装や産業化につながれば幸いです。

https://researchmap.jp/tomohirofukuda/avatar.png

福田知弘

准教授

工学研究科

https://rd.iai.osaka-u.ac.jp/ja/d2782e4b9c864b39.html?k=%E7%A6%8F%E7%94%B0%E7%9F%A5%E5%BC%98