論文の概要: On Leveraging Pretrained GANs for Generation with Limited Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.11810v3
• Date: Sat, 8 Aug 2020 03:59:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-28 15:01:25.301282
• Title: On Leveraging Pretrained GANs for Generation with Limited Data
• Title（参考訳）: 限定データ生成のための事前学習型GANの活用について
• Authors: Miaoyun Zhao, Yulai Cong, Lawrence Carin
• Abstract要約: 生成的敵ネットワーク(GAN)は、しばしば(人間によって)実際の画像と区別できない非常に現実的な画像を生成することができる。 このように生成されたほとんどの画像はトレーニングデータセットには含まれておらず、GAN生成データでトレーニングセットを増強する可能性を示唆している。 我々は、大規模なデータセットで事前訓練された既存のGANモデルを活用し、トランスファーラーニングの概念に従って追加の知識を導入する。 限られたデータを用いた生成における提案手法の有効性を示すため, 広範囲な実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.32972353800633
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent work has shown generative adversarial networks (GANs) can generate highly realistic images, that are often indistinguishable (by humans) from real images. Most images so generated are not contained in the training dataset, suggesting potential for augmenting training sets with GAN-generated data. While this scenario is of particular relevance when there are limited data available, there is still the issue of training the GAN itself based on that limited data. To facilitate this, we leverage existing GAN models pretrained on large-scale datasets (like ImageNet) to introduce additional knowledge (which may not exist within the limited data), following the concept of transfer learning. Demonstrated by natural-image generation, we reveal that low-level filters (those close to observations) of both the generator and discriminator of pretrained GANs can be transferred to facilitate generation in a perceptually-distinct target domain with limited training data. To further adapt the transferred filters to the target domain, we propose adaptive filter modulation (AdaFM). An extensive set of experiments is presented to demonstrate the effectiveness of the proposed techniques on generation with limited data.
• Abstract（参考訳）: 近年、gans(generative adversarial network)は、現実の画像と(人間によって)区別できないような、非常に現実的な画像を生成することができることが示されている。 生成されたほとんどの画像はトレーニングデータセットに含まれておらず、gan生成データでトレーニングセットを増強する可能性を示唆している。 このシナリオは、利用可能なデータに制限がある場合、特に関連性がありますが、その制限されたデータに基づいてgan自体をトレーニングする問題があります。 これを容易にするために,imagenetのような大規模データセットで事前トレーニングされた既存のganモデルを活用して,トランスファーラーニングの概念に従って,追加の知識(限られたデータには存在しないかもしれない)を導入する。 自然画像生成で示されるように、事前訓練されたGANのジェネレータと識別器の両方の低レベルフィルタ(観測に近づいた)は、限られた訓練データを持つ知覚的識別対象領域における生成を容易にするために転送可能である。 転送フィルタを対象領域にさらに適応させるために,適応フィルタ変調(adafm)を提案する。 限られたデータを用いた生成における提案手法の有効性を示すため, 広範囲な実験を行った。

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