[2B2] Vision 4

[2B2-03] 深層学習を用いたCG画像のリアリティの定量評価フレームワーク

○Masaaki Sato¹, Masataka Imura¹ (1. Kwansei Gakuin University)

これまでフォトリアルなCG の生成に関して多くの研究が行われてきたが，現在，CG のリアリティに関して定量評価可能な尺度は存在しない．本研究では，深層学習で学習した識別器によって算出される「対象らしさ」をもとに，CG のリアリティの評価尺度を定義し，CG のリアリティを定量評価するフレームワークを提案する．また、識別器群の統合による評価器の構築と片側両義性許容損失関数を提案フレームワークに導入し、定量的かつ安定した評価フレームワークを実現する。