論文の概要: Synthesizing human-like sketches from natural images using a conditional convolutional decoder

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.07101v1
• Date: Mon, 16 Mar 2020 10:42:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-23 03:32:08.078490
• Title: Synthesizing human-like sketches from natural images using a conditional convolutional decoder
• Title（参考訳）: 条件付き畳み込みデコーダを用いた自然画像からのヒト様スケッチの合成
• Authors: Moritz Kampelm\"uhler and Axel Pinz
• Abstract要約: 本研究では,自然画像中の物体の人間的なスケッチを合成できる,完全な畳み込み型エンドツーエンドアーキテクチャを提案する。 スケッチとイメージのペアのコレクション上で、エンドツーエンドの教師付きで構造をトレーニングします。 生成したアーキテクチャのスケッチを85.6%の精度で分類し,ユーザスタディを通じてその視覚的品質を検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3504365823045035
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Humans are able to precisely communicate diverse concepts by employing sketches, a highly reduced and abstract shape based representation of visual content. We propose, for the first time, a fully convolutional end-to-end architecture that is able to synthesize human-like sketches of objects in natural images with potentially cluttered background. To enable an architecture to learn this highly abstract mapping, we employ the following key components: (1) a fully convolutional encoder-decoder structure, (2) a perceptual similarity loss function operating in an abstract feature space and (3) conditioning of the decoder on the label of the object that shall be sketched. Given the combination of these architectural concepts, we can train our structure in an end-to-end supervised fashion on a collection of sketch-image pairs. The generated sketches of our architecture can be classified with 85.6% Top-5 accuracy and we verify their visual quality via a user study. We find that deep features as a perceptual similarity metric enable image translation with large domain gaps and our findings further show that convolutional neural networks trained on image classification tasks implicitly learn to encode shape information. Code is available under https://github.com/kampelmuehler/synthesizing_human_like_sketches
• Abstract（参考訳）: 人間は、視覚コンテンツの非常に小さく抽象的な表現であるスケッチを使用することで、多様な概念を正確に伝達することができる。 自然画像中の物体の人間的なスケッチを,潜在的に散らばった背景で合成できる,完全な畳み込み型エンドツーエンドアーキテクチャを初めて提案する。 この高度に抽象的なマッピングをアーキテクチャが学べるようにするために、(1)完全畳み込みエンコーダ・デコーダ構造、(2)抽象的特徴空間で動作する知覚的類似性損失関数、(3)スケッチされる対象のラベル上のデコーダの条件付け、というキーコンポーネントを用いる。 これらのアーキテクチャの概念を組み合わせることで、スケッチとイメージのペアのコレクション上で、エンドツーエンドで構造をトレーニングすることができます。 生成したアーキテクチャのスケッチを85.6%の精度で分類し,ユーザスタディを通じてその視覚的品質を検証する。 知覚的類似度指標としての深い特徴により、大きな領域ギャップを持つ画像翻訳が可能となり、さらに画像分類タスクで訓練された畳み込みニューラルネットワークが暗黙的に形状情報をエンコードすることを学んでいることを示す。 コードはhttps://github.com/kampelmuehler/synthesizing_human_like_sketchesで入手できる。

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