Fugu-MT 論文翻訳(概要): Portrait Segmentation Using Deep Learning

論文の概要: Portrait Segmentation Using Deep Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.02705v1
Date: Sun, 6 Feb 2022 04:28:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-02-09 11:24:57.875543
Title: Portrait Segmentation Using Deep Learning
Title（参考訳）: 深層学習を用いたポートレートセグメンテーション
Authors: Sumedh Vilas Datar and, Jesus Gonzales Bernal
Abstract要約: 肖像画は、人物の絵、絵、写真、彫刻である。スマートフォンを使って高画質のポートレート画像を生成するために、デジタル一眼レフからポートレートモードを再現する新しいアプローチを考え出した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: A portrait is a painting, drawing, photograph, or engraving of a person, especially one depicting only the face or head and shoulders. In the digital world the portrait of a person is captured by having the person as a subject in the image and capturing the image of the person such that the background is blurred. DSLRs generally do it by reducing the aperture to focus on very close regions of interest and automatically blur the background. In this paper I have come up with a novel approach to replicate the portrait mode from DSLR using any smartphone to generate high quality portrait images.
Abstract（参考訳）: 肖像画とは、人物の絵、絵、写真、彫刻、特に顔、頭、肩のみを描いたもの。デジタル世界では、人物を被写体とし、背景がぼやけているように人物の像を捉えて人物の肖像画を撮影する。 DSLRは一般的に、非常に近い関心領域に集中するために開口を小さくし、背景を自動的に曖昧にする。そこで本稿では,デジタル一眼レフのポートレートモードをスマートフォンで再現し,高品質なポートレート画像を生成する新しい手法を考案した。

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