論文の概要: Focal Frequency Loss for Image Reconstruction and Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.12821v2
• Date: Sun, 4 Apr 2021 09:20:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-25 18:14:33.475272
• Title: Focal Frequency Loss for Image Reconstruction and Synthesis
• Title（参考訳）: 画像再構成と合成のための焦点周波数損失
• Authors: Liming Jiang, Bo Dai, Wayne Wu, Chen Change Loy
• Abstract要約: 周波数領域の狭さが画像再構成と合成品質をさらに改善できることを示す。 本稿では,合成が難しい周波数成分に適応的に焦点を合わせることのできる,新しい焦点周波数損失を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 125.7135706352493
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image reconstruction and synthesis have witnessed remarkable progress thanks to the development of generative models. Nonetheless, gaps could still exist between the real and generated images, especially in the frequency domain. In this study, we show that narrowing gaps in the frequency domain can ameliorate image reconstruction and synthesis quality further. We propose a novel focal frequency loss, which allows a model to adaptively focus on frequency components that are hard to synthesize by down-weighting the easy ones. This objective function is complementary to existing spatial losses, offering great impedance against the loss of important frequency information due to the inherent bias of neural networks. We demonstrate the versatility and effectiveness of focal frequency loss to improve popular models, such as VAE, pix2pix, and SPADE, in both perceptual quality and quantitative performance. We further show its potential on StyleGAN2.
• Abstract（参考訳）: 画像再構成と合成は、生成モデルの開発によって著しく進歩した。 それでも、特に周波数領域において、実画像と生成された画像の間にはギャップが存在する可能性がある。 本研究では,周波数領域の狭さが画像再構成と合成品質をさらに改善できることを示す。 本研究では,簡単な周波数重み付けで合成しにくい周波数成分に適応的に焦点を合わせることができる新しい焦点周波数損失を提案する。 この目的関数は、既存の空間的損失を補完するものであり、ニューラルネットワーク固有のバイアスによる重要な周波数情報の損失に対する大きなインピーダンスを提供する。 VAE, pix2pix, SPADEなどの人気モデルの知覚的品質と定量的性能を両立させるために, 焦点周波数損失の汎用性と有効性を示す。 StyleGAN2にその可能性を示す。

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