論文の概要: Assembling Semantically-Disentangled Representations for Predictive-Generative Models via Adaptation from Synthetic Domain

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.09818v1
• Date: Sun, 23 Feb 2020 03:35:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-29 09:36:32.162309
• Title: Assembling Semantically-Disentangled Representations for Predictive-Generative Models via Adaptation from Synthetic Domain
• Title（参考訳）: 合成領域からの適応による予測生成モデルに対する意味的不整合表現の組み立て
• Authors: Burkay Donderici, Caleb New, Chenliang Xu
• Abstract要約: 物理ベースエンジンの助けを借りて意味的に整合した表現を生成可能であることを示す。 提案手法は,実際のデータラベルに依存することなく,人間の顔特性の条件生成モデルを構築することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.42156485883356
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep neural networks can form high-level hierarchical representations of input data. Various researchers have demonstrated that these representations can be used to enable a variety of useful applications. However, such representations are typically based on the statistics within the data, and may not conform with the semantic representation that may be necessitated by the application. Conditional models are typically used to overcome this challenge, but they require large annotated datasets which are difficult to come by and costly to create. In this paper, we show that semantically-aligned representations can be generated instead with the help of a physics based engine. This is accomplished by creating a synthetic dataset with decoupled attributes, learning an encoder for the synthetic dataset, and augmenting prescribed attributes from the synthetic domain with attributes from the real domain. It is shown that the proposed (SYNTH-VAE-GAN) method can construct a conditional predictive-generative model of human face attributes without relying on real data labels.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークは入力データの高レベルの階層表現を形成することができる。 様々な研究者が、これらの表現が様々な有用な応用を可能にすることを実証している。 しかし、そのような表現は典型的にはデータ内の統計に基づいており、アプリケーションによって必要となる意味表現には適合しない。 条件付きモデルは一般的にこの課題を克服するために使用されるが、作成が困難でコストがかかる大規模な注釈付きデータセットを必要とする。 本稿では,物理エンジンの助けを借りて,意味的に整合した表現を生成できることを示す。 これは、分離属性を持つ合成データセットを作成し、合成データセットのエンコーダを学習し、実際のドメインから属性を持つ合成ドメインから所定の属性を増強することで達成される。 提案手法は,実際のデータラベルに依存することなく,人間の顔属性の条件付き予測生成モデルを構築することができることを示した。

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