論文の概要: A Loss Function for Generative Neural Networks Based on Watson's Perceptual Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.15057v3
• Date: Wed, 6 Jan 2021 11:16:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-16 20:45:36.182736
• Title: A Loss Function for Generative Neural Networks Based on Watson's Perceptual Model
• Title（参考訳）: watsonの知覚モデルに基づく生成ニューラルネットワークの損失関数
• Authors: Steffen Czolbe, Oswin Krause, Ingemar Cox, Christian Igel
• Abstract要約: 変動オートエンコーダ(VAE)を訓練して現実的な画像を生成するには、画像類似性に対する人間の認識を反映する損失関数が必要である。 本稿では,周波数空間における重み付き距離を計算し,輝度とコントラストマスキングを考慮したWatsonの知覚モデルに基づく損失関数を提案する。 実験では、新しい損失関数で訓練されたVAEが、現実的で高品質な画像サンプルを生成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.1081872409308
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To train Variational Autoencoders (VAEs) to generate realistic imagery requires a loss function that reflects human perception of image similarity. We propose such a loss function based on Watson's perceptual model, which computes a weighted distance in frequency space and accounts for luminance and contrast masking. We extend the model to color images, increase its robustness to translation by using the Fourier Transform, remove artifacts due to splitting the image into blocks, and make it differentiable. In experiments, VAEs trained with the new loss function generated realistic, high-quality image samples. Compared to using the Euclidean distance and the Structural Similarity Index, the images were less blurry; compared to deep neural network based losses, the new approach required less computational resources and generated images with less artifacts.
• Abstract（参考訳）: 変動オートエンコーダ(VAE)を訓練して現実的な画像を生成するには、画像類似性の人間の知覚を反映する損失関数が必要である。 本稿では,周波数空間における重み付き距離を計算し,輝度とコントラストマスキングを考慮したWatsonの知覚モデルに基づく損失関数を提案する。 カラー画像にモデルを拡張し、フーリエ変換を用いてそのロバスト性を高め、画像をブロックに分割してアーチファクトを除去し、それを識別可能にする。 実験では、新しい損失関数で訓練されたvaesが、リアルで高品質な画像サンプルを生成した。 ユークリッド距離や構造類似度指数と比較すると、画像のぼやけは少なく、ディープニューラルネットワークによる損失に比べ、新しいアプローチでは計算リソースの削減と、アーティファクトの少ない生成イメージが必要になった。

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