「写真から『曇り』を除去する」現場にコミットする機械学習ノート【vol.28】

   

こんにちは。エンジニアライターの小原です。

連載「現場にコミットする機械学習ノート」では、論文を詳しく読み解きながら、現場で使えるAI実装のヒントを記録していきたいと思います。

前回の記事では、「GANで暗闇の中での視線推定」を扱いました。

今回は、中国のSchool of Information Science and Technology, Northwest UnivesityのQ. Buらが2020年8月に発表した「画像から曇りを除去する」に関する論文を扱っていきます。

もくじ
1章 霞の発生により生じる課題
2章 不明瞭な画像をpix2pixで明瞭にすることに成功
2.1 研究目的:曇っている画像から曇りを取り除く
2.2 研究手法:拡張したpix2pixを用いた
2.3 研究結果:提案手法は画像からの霞除去タスクにおいて優れた性能を示した

■前回の記事:【vol.27】 GANで暗闇の中での視線推定

1章
霞の発生により生じる課題

気象現象の一つに霞があります。霞が発生すると、コンピュータビジョン装置でデータ取得を試みる際に画像データのコントラストの低下などが発生してしまいます。

もしも、不明瞭な画像を明瞭にする技術が確立されれば、例えばセキュリティ業界や自動運転など様々な場面で応用できるのではないでしょうか?

そこで中国のQ. Buらは、鮮明な画像を不鮮明な画像から生成することを試みました。

2章
不明瞭な画像をpix2pixで明瞭にすることに成功

まずはQ. Buらの研究におけるミッション・手法・結果をまとめます。

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