論文の概要: A Sliced Wasserstein Loss for Neural Texture Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.07229v4
• Date: Thu, 11 Mar 2021 14:53:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-22 04:28:01.514557
• Title: A Sliced Wasserstein Loss for Neural Texture Synthesis
• Title（参考訳）: ニューラルテクスチャ合成のためのスライスワッサースタイン損失
• Authors: Eric Heitz and Kenneth Vanhoey and Thomas Chambon and Laurent Belcour
• Abstract要約: 本稿では,物体認識に最適化された畳み込みニューラルネットワークの特徴アクティベーションから抽出した統計値に基づいて,テクスチャ損失を計算する問題に対処する。 Sliced Wasserstein DistanceをGram-matrix損失の代替として推進することを目的としています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.093662416275693
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: We address the problem of computing a textural loss based on the statistics extracted from the feature activations of a convolutional neural network optimized for object recognition (e.g. VGG-19). The underlying mathematical problem is the measure of the distance between two distributions in feature space. The Gram-matrix loss is the ubiquitous approximation for this problem but it is subject to several shortcomings. Our goal is to promote the Sliced Wasserstein Distance as a replacement for it. It is theoretically proven,practical, simple to implement, and achieves results that are visually superior for texture synthesis by optimization or training generative neural networks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,対象認識に最適化された畳み込みニューラルネットワーク(vgg-19など)の特徴アクティベーションから抽出した統計に基づいてテクスチャロスを計算する問題に対処する。 基礎となる数学的問題は、特徴空間内の二つの分布の間の距離の測度である。 グラム行列損失はこの問題のユビキタスな近似であるが、いくつかの欠点がある。 私たちの目標は、スライスされたwasserstein距離をそれに代わるものとして推進することです。 理論的に証明され、実践的で、実装が簡単であり、生成ニューラルネットワークの最適化やトレーニングにより、テクスチャ合成に視覚的に優れている結果が得られる。

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