論文の概要: Full-Glow: Fully conditional Glow for more realistic image generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.05846v1
• Date: Thu, 10 Dec 2020 17:37:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-15 06:34:10.540791
• Title: Full-Glow: Fully conditional Glow for more realistic image generation
• Title（参考訳）: フルGlow:よりリアルな画像生成のための条件付きGlow
• Authors: Moein Sorkhei, Gustav Eje Henter, Hedvig Kjellstr\"om
• Abstract要約: Full-Glowは、新しいストリートシーンの可視的で現実的なイメージを生成するための条件付きGlowアーキテクチャである。 ベンチマーク比較では,事前学習したpspnetのセグメンテーション性能の観点から,最近の研究よりも優れるモデルを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.30816997952245
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Autonomous agents, such as driverless cars, require large amounts of labeled visual data for their training. A viable approach for acquiring such data is training a generative model with collected real data, and then augmenting the collected real dataset with synthetic images from the model, generated with control of the scene layout and ground truth labeling. In this paper we propose Full-Glow, a fully conditional Glow-based architecture for generating plausible and realistic images of novel street scenes given a semantic segmentation map indicating the scene layout. Benchmark comparisons show our model to outperform recent works in terms of the semantic segmentation performance of a pretrained PSPNet. This indicates that images from our model are, to a higher degree than from other models, similar to real images of the same kinds of scenes and objects, making them suitable as training data for a visual semantic segmentation or object recognition system.
• Abstract（参考訳）: 自動運転車のような自律エージェントは、トレーニングのために大量のラベル付きビジュアルデータを必要とする。 このようなデータを取得するための有効なアプローチは、収集した実データで生成モデルをトレーニングし、収集した実データセットをモデルからの合成画像で拡張し、シーンレイアウトと基底真理ラベルを制御して生成する。 本稿では,シーンレイアウトを表す意味的セグメンテーションマップを与えられた新しい街路シーンの多目的かつ現実的な画像を生成するためのフルグレー,フル条件のグローベースアーキテクチャを提案する。 ベンチマーク比較では,事前学習したpspnetのセグメンテーション性能の観点から,最近の研究よりも優れるモデルを示す。 これは、モデルからのイメージが、他のモデルよりも高い程度に、同じ種類のシーンやオブジェクトの実際のイメージに似ており、視覚的意味セグメンテーションやオブジェクト認識システムのトレーニングデータとして適していることを示している。

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