Fugu-MT 論文翻訳(概要): Model-based occlusion disentanglement for image-to-image translation

論文の概要: Model-based occlusion disentanglement for image-to-image translation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.01071v2
Date: Mon, 20 Jul 2020 09:27:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-17 10:03:28.697743
Title: Model-based occlusion disentanglement for image-to-image translation
Title（参考訳）: 画像から画像への変換のためのモデルベースオクルージョン・ディアングルメント
Authors: Fabio Pizzati, Pietro Cerri, Raoul de Charette
Abstract要約: 教師なしモデルに基づく学習は、シーンとオクルージョンを混乱させます。複数のデータセット上で、質的かつ定量的に最先端の翻訳を生成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 26.36897056828784
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Image-to-image translation is affected by entanglement phenomena, which may occur in case of target data encompassing occlusions such as raindrops, dirt, etc. Our unsupervised model-based learning disentangles scene and occlusions, while benefiting from an adversarial pipeline to regress physical parameters of the occlusion model. The experiments demonstrate our method is able to handle varying types of occlusions and generate highly realistic translations, qualitatively and quantitatively outperforming the state-of-the-art on multiple datasets.
Abstract（参考訳）: 画像から画像への変換は、雨滴や汚れなどの咬合を包含するターゲットデータの場合、絡み合い現象によって影響を受ける。教師なしモデルに基づく学習は, 咬合モデルの物理的パラメータを後退させる逆パイプラインの利点を享受しながら, 情景と咬合の対立を解消する。実験により,本手法は様々な種類のオクルージョンを処理し,質的かつ定量的に複数のデータセット上で最先端の精度を達成できることを示す。

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