論文の概要: Unlimited Resolution Image Generation with R2D2-GANs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.01063v1
• Date: Mon, 2 Mar 2020 17:49:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-27 04:04:37.547626
• Title: Unlimited Resolution Image Generation with R2D2-GANs
• Title（参考訳）: R2D2-GANを用いた無限解像度画像生成
• Authors: Marija Jegorova, Antti Ilari Karjalainen, Jose Vazquez, Timothy M. Hospedales
• Abstract要約: 本稿では,任意の解像度の高品質な画像を生成するための新しいシミュレーション手法を提案する。 この方法では、フル長のミッション中に収集したソナースキャンと同等の大きさのソナースキャンを合成することができる。 生成されたデータは、連続的で、現実的に見え、また、取得の実際の速度の少なくとも2倍の速さで生成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.90258455164513
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper we present a novel simulation technique for generating high quality images of any predefined resolution. This method can be used to synthesize sonar scans of size equivalent to those collected during a full-length mission, with across track resolutions of any chosen magnitude. In essence, our model extends Generative Adversarial Networks (GANs) based architecture into a conditional recursive setting, that facilitates the continuity of the generated images. The data produced is continuous, realistically-looking, and can also be generated at least two times faster than the real speed of acquisition for the sonars with higher resolutions, such as EdgeTech. The seabed topography can be fully controlled by the user. The visual assessment tests demonstrate that humans cannot distinguish the simulated images from real. Moreover, experimental results suggest that in the absence of real data the autonomous recognition systems can benefit greatly from training with the synthetic data, produced by the R2D2-GANs.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,任意の解像度の高品質画像を生成するための新しいシミュレーション手法を提案する。 この方法は、全期間のミッションで収集されたものと同等の大きさのソナースキャンを合成し、任意の大きさのトラック解像度で合成することができる。 本モデルでは,gans(generative adversarial network)ベースのアーキテクチャを,生成画像の連続性を容易にする条件付き再帰的設定に拡張する。 生成されたデータは連続的でリアルに見え、EdgeTechのような高解像度のソナーの取得速度よりも少なくとも2倍高速に生成される。 海底地形は、使用者が完全に制御することができる。 視覚的評価テストは、人間がシミュレーション画像と実像を区別できないことを示す。 さらに,実データがない場合には,R2D2-GANが生成する合成データによる学習から,自律認識システムが大きな恩恵を受ける可能性が示唆された。

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