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SharinGAN: 合成データと実際のデータを組み合わせた非監督幾何学推定

Koutilya PN Hao Zhou* David Jacobs

概要

単一画像から幾何学情報を決定するネットワークの訓練において、合成画像と実際の画像を組み合わせる新しい手法を提案します。両方の画像タイプを単一の共有ドメインにマッピングする手法を提唱します。これは、エンドツーエンドの訓練のために主要なネットワークに接続されます。理想的には、これにより2つのドメインからの画像が主要なネットワークに対して共有情報を提示します。我々の実験は、人間の顔の表面法線推定と屋外シーンの単眼深度推定という2つの重要なドメインで、非教師あり設定において既存の最先端技術よりも大幅な改善を示しています。


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