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講演抄録/キーワード
講演名 2022-01-17 10:40
Automatic Makeup Transfer with GANs and Its Quantitative Evaluation
Cuilin WangJun'ichi TakeuchiKyushu Univ.IBISML2021-20
抄録 (和) (まだ登録されていません) 
(英) Transferring makeup from a reference image with makeup to a source image without makeup has a wide range of application in real life, and has been widely studied bassd on GANs in recent years and obtained good transfer results in most cases, but quantitative evaluation is generally lacking. In this paper we propose a GANs based deep learning model to accom- plish automatic makeup transfer, and quantitatively evaluate it by FID score. Both qualitative and quantitative comparison with baselines show that the new proposed model in this paper optimizes the quality of the generated images based on the successful makeup transfer due to the addition of a self-attention module and residual blocks.
キーワード (和) / / / / / / /  
(英) Generative adversarial networks / FID / residual neural networks / self-attention / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 121, no. 321, IBISML2021-20, pp. 17-22, 2022年1月.
資料番号 IBISML2021-20 
発行日 2022-01-10 (IBISML) 
ISSN Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード IBISML2021-20

研究会情報
研究会 IBISML  
開催期間 2022-01-17 - 2022-01-18 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) 機械学習一般 
テーマ(英) Machine Learning, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IBISML 
会議コード 2022-01-IBISML 
本文の言語 英語 
タイトル(和)  
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Automatic Makeup Transfer with GANs and Its Quantitative Evaluation 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) / Generative adversarial networks  
キーワード(2)(和/英) / FID  
キーワード(3)(和/英) / residual neural networks  
キーワード(4)(和/英) / self-attention  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) WANG CUILIN / Cuilin Wang / オウ サイリン
第1著者 所属(和/英) 九州大学 (略称: 九大)
Kyushu University (略称: Kyushu Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 竹内 純一 / Jun'ichi Takeuchi / タケウチ ジュンイチ
第2著者 所属(和/英) 九州大学 (略称: 九大)
Kyushu University (略称: Kyushu Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2022-01-17 10:40:00 
発表時間 20分 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 IBISML2021-20 
巻番号(vol) vol.121 
号番号(no) no.321 
ページ範囲 pp.17-22 
ページ数
発行日 2022-01-10 (IBISML) 


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