GAN(敵対的生成ネットワーク)について説明します!

皆さん、「AI」という単語を耳にすることが最近増えてきたのではないかと思います。しかし、その仕組みについて知りたいと感じても、「私には難しそう...」と敬遠してしまっている方も多いのではないでしょうか?

ここでは、AIのネットワークであるGANについて、説明していきたいと思います!

概要

AIのネットワークとして、近年めざましく発展を遂げているのが、「GAN(敵対性生成ネットワーク)」です。

GANは、例えるならば、「偽物を作り出す悪人(Generator)」と「本物かどうか見破る鑑別士(Discriminator)」のような役割をネットワークの中に組み込み、二者を競争させるような形で学習を行います。

GANの一番のメリットは教師なし学習が可能になることでしょう。従来の深層学習では、アノテーション(データのラベル付け)が必須でした。

入力画像からその特徴を学習することで、実際には存在しない画像の生成や入力データの恣意的な変換を行うことができます。

弊社のサンプル

弊社では、GANの一種であるpix2pixを用いて、人の画像から顔の輪郭を捉えた線画を生成することに成功しています。

これは、pix2pixが得意とする特徴量の抽出とその増幅によって可能になっています。

 

 

 

 

 

 

↑線画抽出の例