論文の概要: Super-resolution Variational Auto-Encoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.05218v2
• Date: Tue, 30 Jun 2020 13:06:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-23 13:24:26.200842
• Title: Super-resolution Variational Auto-Encoders
• Title（参考訳）: 超解像可変オートエンコーダ
• Authors: Ioannis Gatopoulos, Maarten Stol, Jakub M. Tomczak
• Abstract要約: 本稿では、元の画像のダウンスケール版であるランダム変数を追加することで、VAEを強化することを提案する。 提案手法は, 負の対数類似度の観点から, VAEと相容れない性能を示すことを実証的に示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.873449722727026
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The framework of variational autoencoders (VAEs) provides a principled method for jointly learning latent-variable models and corresponding inference models. However, the main drawback of this approach is the blurriness of the generated images. Some studies link this effect to the objective function, namely, the (negative) log-likelihood. Here, we propose to enhance VAEs by adding a random variable that is a downscaled version of the original image and still use the log-likelihood function as the learning objective. Further, by providing the downscaled image as an input to the decoder, it can be used in a manner similar to the super-resolution. We present empirically that the proposed approach performs comparably to VAEs in terms of the negative log-likelihood, but it obtains a better FID score in data synthesis.
• Abstract（参考訳）: 変分オートエンコーダ(VAE)のフレームワークは、潜在変数モデルと対応する推論モデルを共同で学習するための原則付き手法を提供する。 しかし、このアプローチの主な欠点は、生成された画像のぼかしである。 この効果を目的関数、すなわち(負の)対数類似度と結びつける研究もある。 本稿では,原画像の縮小版である確率変数を付加し,さらに学習目的としてログライク度関数を用いたvaes強化を提案する。 さらに、デコーダへの入力としてダウンスケール画像を提供することにより、超解像と同様の方法で使用することができる。 提案手法は負の対数類似度の観点から,VAEと同等に機能するが,データ合成におけるFIDスコアが向上することを示す。

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