論文の概要: Deep Snow: Synthesizing Remote Sensing Imagery with Generative Adversarial Nets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.08892v1
• Date: Mon, 18 May 2020 17:05:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-01 23:20:35.067683
• Title: Deep Snow: Synthesizing Remote Sensing Imagery with Generative Adversarial Nets
• Title（参考訳）: Deep Snow: 生成する逆数ネットによるリモートセンシング画像の合成
• Authors: Christopher X. Ren, Amanda Ziemann, James Theiler, Alice M. S. Durieux
• Abstract要約: GAN(Generative Adversarial Network)は、リモートセンシング画像における現実的な広汎な変化を生成するために用いられる。 生成画像と実画像の深い埋め込みに基づく変換品質指標について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5249805590164901
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work we demonstrate that generative adversarial networks (GANs) can be used to generate realistic pervasive changes in remote sensing imagery, even in an unpaired training setting. We investigate some transformation quality metrics based on deep embedding of the generated and real images which enable visualization and understanding of the training dynamics of the GAN, and may provide a useful measure in terms of quantifying how distinguishable the generated images are from real images. We also identify some artifacts introduced by the GAN in the generated images, which are likely to contribute to the differences seen between the real and generated samples in the deep embedding feature space even in cases where the real and generated samples appear perceptually similar.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,非ペアトレーニング環境においても,リモートセンシング画像の現実的な広汎性変化を生成するために,gans(generative adversarial network)が利用可能であることを実証する。 本稿では、生成画像と実画像の深い埋め込みに基づく変換品質指標について検討し、GANのトレーニングダイナミクスの可視化と理解を可能にし、生成画像が実画像とどの程度区別可能であるかの定量化に有用な指標を提供する。 また,生成した画像にganが導入したアーティファクトを識別することで,実際のサンプルと生成したサンプルが知覚的に類似している場合であっても,深層埋め込み特徴空間における実サンプルと生成サンプルの差異に寄与する可能性が示唆された。

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