Fugu-MT 論文翻訳(概要): HRVGAN: High Resolution Video Generation using Spatio-Temporal GAN

論文の概要: HRVGAN: High Resolution Video Generation using Spatio-Temporal GAN

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.09646v2
Date: Mon, 12 Jul 2021 05:47:07 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2022-10-28 03:44:52.274010
Title: HRVGAN: High Resolution Video Generation using Spatio-Temporal GAN
Title（参考訳）: HRVGAN:時空間GANを用いた高分解能ビデオ生成
Authors: Abhinav Sagar
Abstract要約: 我々は高解像度ビデオ生成のための新しいネットワークを提案する。我々のネットワークは、損失項にk-Lipschitz制約を課し、クラスラベルをトレーニングとテストに使用することで、Wasserstein GANのアイデアを使用する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper, we present a novel network for high resolution video generation. Our network uses ideas from Wasserstein GANs by enforcing k-Lipschitz constraint on the loss term and Conditional GANs using class labels for training and testing. We present Generator and Discriminator network layerwise details along with the combined network architecture, optimization details and algorithm used in this work. Our network uses a combination of two loss terms: mean square pixel loss and an adversarial loss. The datasets used for training and testing our network are UCF101, Golf and Aeroplane Datasets. Using Inception Score and Fr\'echet Inception Distance as the evaluation metrics, our network outperforms previous state of the art networks on unsupervised video generation.
Abstract（参考訳）: 本稿では,高解像度ビデオ生成のための新しいネットワークを提案する。本ネットワークは,クラスラベルを用いて損失項と条件付きganにk-リプシッツ制約を課すことで,wasserstein gansのアイデアを用いる。本研究で使用されるネットワークアーキテクチャ,最適化の詳細,アルゴリズムなどとともに,ネットワークの詳細を階層的に表現する。我々のネットワークは2つの損失項、平均平方ピクセル損失と対角損失の組合せを使っている。ネットワークのトレーニングとテストに使用されるデータセットは、UCF101、Golf、Aeroplane Datasetsである。 Inception Score と Fr\'echet Inception Distance を評価指標として、我々のネットワークは教師なしビデオ生成における過去の技術ネットワークの状態を上回ります。

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