[4Pin1] インタラクティブ(2)

[4Pin1-10] 大量のTwitter画像を用いたConditional Cycle GANによる食事写真カテゴリ変換

〇堀田 大地¹、成冨 志優¹、丹野 良介¹、下田 和¹、柳井 啓司¹ (1. 電気通信大学)

キーワード：深層学習、画像変換

本研究では，深層学習技術を用いて，食事の見た目はそのままに，カテゴリのみ
を変える食事画像変換を実現する．例えば，牛丼をどんぶりの形状や見た目はそ
のままに天丼や親子丼，海鮮丼などに自由に変換することを実現した．本研究で
は，CycleGANの手法を拡張し，1つの変換ネット
ワークで複数のカテゴリへと変換可能とするconditional CycleGANを用いた食事
画像変換手法を提案する．Twitterから長期間にわたって収集した23万枚の食事
画像を利用することによって，高画質な食事画像変換が実現できることを示す．