論文の概要: Impression Space from Deep Template Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.05441v1
• Date: Fri, 10 Jul 2020 15:29:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-11 21:25:13.341107
• Title: Impression Space from Deep Template Network
• Title（参考訳）: 深層テンプレートネットワークからの印象空間
• Authors: Gongfan Fang, Xinchao Wang, Haofei Zhang, Jie Song, Mingli Song
• Abstract要約: トレーニングされた畳み込みニューラルネットワークは、入力イメージを“記憶”する能力を持っていることを示す。 本稿では,既訓練の既訓練ネットワーク上でのEmphImpression Spaceを確立するためのフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.86001835304185
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: It is an innate ability for humans to imagine something only according to their impression, without having to memorize all the details of what they have seen. In this work, we would like to demonstrate that a trained convolutional neural network also has the capability to "remember" its input images. To achieve this, we propose a simple but powerful framework to establish an {\emph{Impression Space}} upon an off-the-shelf pretrained network. This network is referred to as the {\emph{Template Network}} because its filters will be used as templates to reconstruct images from the impression. In our framework, the impression space and image space are bridged by a layer-wise encoding and iterative decoding process. It turns out that the impression space indeed captures the salient features from images, and it can be directly applied to tasks such as unpaired image translation and image synthesis through impression matching without further network training. Furthermore, the impression naturally constructs a high-level common space for different data. Based on this, we propose a mechanism to model the data relations inside the impression space, which is able to reveal the feature similarity between images. Our code will be released.
• Abstract（参考訳）: 人間は、自分が見たものの詳細をすべて覚えることなく、印象によってのみ何かを想像する能力である。 この研究では、トレーニングされた畳み込みニューラルネットワークが、入力イメージを"記憶"する能力も持っていることを実証したい。 そこで本研究では,既設の既設ネットワーク上でのemph{Impression Space}}を確立するための,シンプルかつ強力なフレームワークを提案する。 このネットワークは、フィルタが印象からイメージを再構成するテンプレートとして使用されるため、 {\emph{Template Network}}と呼ばれる。 提案手法では,インプレッション空間と画像空間は階層符号化と反復復号プロセスによって橋渡しされる。 その結果, 印象空間は画像から有意な特徴を捉えることができ, ネットワークトレーニングを必要とせず, 印象マッチングによる画像翻訳や画像合成といったタスクに直接適用できることがわかった。 さらに、印象は自然に異なるデータに対して高いレベルの共通空間を構成する。 そこで本研究では,印象空間内のデータ関係をモデル化し,画像間の特徴的類似性を明らかにする機構を提案する。 私たちのコードはリリースされます。

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