書誌事項
- 公開日
- 2026-02-15
- 資源種別
- article
- DOI
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- 10.20729/0002006983
- 公開者
- 情報処理学会
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説明
画像から動物を理解するためには,種や個体といった属性認識に加え,姿勢や形状を三次元的に推定することが重要である.従来,単一画像からの動物の3次元理解には,直接3D形状を復元する手法や,パラメトリックモデルを用いて姿勢・形状を推定する手法が提案されてきたが,いずれも高品質な学習データの不足が大きな課題であった.この問題に対し,GenZooは条件付き画像生成モデルを活用し,種名や姿勢情報,簡易なレンダリング結果からリアルな動物画像と正確な3Dラベルを同時に生成する枠組みを提案している.本手法により大規模な合成データセットが構築され,実画像を用いた3D推定タスクにおいて既存手法を上回る性能が示された.
収録刊行物
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- 情報処理
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情報処理 67 (3), 116-118, 2026-02-15
情報処理学会
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キーワード
詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390307269696074112
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- NII書誌ID
- AN00116625
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- 本文言語コード
- ja
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- 資料種別
- article
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- データソース種別
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- JaLC
- IRDB