GAN を用いた海底画像内の基質判別のための疑似画像の比較及び評価

抄録

海底のサンゴの生態を調べる手法として、コドラート法が用いられる。コドラート法では、画像内の基質から人間が目視で判断したデータを統計データとして扱うが、判別数が膨大である。先行研究では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いてサンゴの自動判別を行った。しかし、サンゴ画像のような複雑な画像を学習させるには、非常に多くの学習用画像を用意しないといけないという問題があった。本研究では、学習データの補強のため、複数の敵対的生成ネットワーク(GAN)を用いて GAN(疑似サンゴ)画像を作成して比較および評価を行った。