論文の概要: MatchGAN: A Self-Supervised Semi-Supervised Conditional Generative Adversarial Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.06614v2
• Date: Thu, 8 Oct 2020 18:57:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-22 14:07:17.006269
• Title: MatchGAN: A Self-Supervised Semi-Supervised Conditional Generative Adversarial Network
• Title（参考訳）: MatchGAN: 自己監督型半監督型条件付き生成対向ネットワーク
• Authors: Jiaze Sun, Binod Bhattarai, Tae-Kyun Kim
• Abstract要約: 本稿では,条件付き生成逆数ネットワーク(GAN)に対する,半教師付き環境下での自己教師型学習手法を提案する。 利用可能な数少ないラベル付きサンプルのラベル空間から無作為なラベルをサンプリングして拡張を行う。 本手法は,ベースラインのトレーニングに使用したラベル付きサンプルの20%に過ぎません。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.84251358009803
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a novel self-supervised learning approach for conditional generative adversarial networks (GANs) under a semi-supervised setting. Unlike prior self-supervised approaches which often involve geometric augmentations on the image space such as predicting rotation angles, our pretext task leverages the label space. We perform augmentation by randomly sampling sensible labels from the label space of the few labelled examples available and assigning them as target labels to the abundant unlabelled examples from the same distribution as that of the labelled ones. The images are then translated and grouped into positive and negative pairs by their target labels, acting as training examples for our pretext task which involves optimising an auxiliary match loss on the discriminator's side. We tested our method on two challenging benchmarks, CelebA and RaFD, and evaluated the results using standard metrics including Fr\'{e}chet Inception Distance, Inception Score, and Attribute Classification Rate. Extensive empirical evaluation demonstrates the effectiveness of our proposed method over competitive baselines and existing arts. In particular, our method surpasses the baseline with only 20% of the labelled examples used to train the baseline.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,条件付き生成型adversarial network (gans) に対する半教師付き学習手法を提案する。 回転角の予測などの画像空間の幾何学的拡張を伴う先行的自己教師ありアプローチとは異なり、前文課題はラベル空間を利用する。 利用可能なラベル付きサンプルのラベル空間から無作為なラベルを無作為にサンプリングし、ラベル付きラベルと同じ分布から豊富なラベル付きサンプルにターゲットラベルとして割り当てることにより拡張を行う。 画像は対象ラベルによって正と負のペアに変換・グループ化され、識別器側で補助的な一致損失を最適化するプリテキストタスクのトレーニング例として機能する。 提案手法をCelebAとRaFDの2つのベンチマークで検証し,Fr\'{e}chet Inception Distance, Inception Score, Attribute Classification Rateなどの標準指標を用いて評価した。 総合的な実証評価は,提案手法が競技ベースラインや既存芸術に対して有効であることを示す。 特に本手法はベースラインを20%上回っており,ベースラインのトレーニングに使用するラベル付きサンプルは20%に過ぎなかった。

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