生成型バーチャル学習を用いた高遮蔽カメラ画像からの形状再構成

• 資料種別: 図書
• タイトル: 生成型バーチャル学習を用いた高遮蔽カメラ画像からの形状再構成
• 著者・編者: 大矢, 友貴; 中尾, 恵; 松田, 哲也
• 著者標目: 大矢, 友貴; 中尾, 恵; 松田, 哲也
• 出版事項: 情報処理学会
• 出版年月日等: 2022-03
• 出版年（W3CDTF）: 2022-03
• 並列タイトル等: Shape reconstruction from occluded camera images using generative virtual learning
• タイトル（掲載誌）: 情報処理学会研究報告 コンピュータビジョンとイメージメディア (CVIM)
• 巻号年月日等（掲載誌）: 2022-CVIM-229 10
• 掲載巻: 2022-CVIM-229
• 掲載号: 10
• 掲載ページ: 1-8
• ISSN（掲載誌）: EISSN : 2188-8701
• 本文の言語コード: jpn
• 件名標目: 三次元形状推定; バーチャル学習; 内視鏡画像; 3D shape reconstruction; Virtual learning; Variational Autoencoder; Endoscopic image
• 対象利用者: 一般
• 一般注記: 出版タイプ： VoR
• 記録形式（IMT）: application/pdf
• 一次資料へのリンクURL: IPSJ-CVIM22229010.pdf （fulltext）; https://repository.kulib.kyoto-u.ac.jp/bitstreams/f492b6ea-4053-49fa-ae52-56a26997036e/download
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• 連携機関・データベース: 国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）; https://irdb.nii.ac.jp
• 提供元機関・データベース: 京都大学 : 京都大学学術情報リポジトリ

• 要約等: 近年, 単視点画像を用いた三次元形状の再構成問題に内在する不確実性に対し, 様々な機械学習の応用が考えられている. 十分なデータ数を用意できない医用画像等の分野では学習時にシミュレーション画像を活用したバーチャル学習が試みられているが, 人間が同等とみなす画像であっても実画像との微小な差が推定に大き...