論文の概要: The FaCells. An Exploratory Study about LSTM Layers on Face Sketches Classifiers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.11361v1
• Date: Mon, 22 Feb 2021 21:05:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-24 14:10:55.831170
• Title: The FaCells. An Exploratory Study about LSTM Layers on Face Sketches Classifiers
• Title（参考訳）: FaCells (複数形 FaCells) 顔スケッチ分類器上のLSTM層に関する探索的研究
• Authors: Xavier Ignacio Gonz\'alez
• Abstract要約: 本稿では,セレブの肖像の性別を,幅広い,より芸術的な意味での探索の言い訳として分類する無意味な動機を提案する。 実験では、ネットワークで入力されるドローを表現する異なる方法を比較し、座標 (x, y) の絶対形式が相対的な役柄よりも優れていることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Lines are human mental abstractions. A bunch of lines may form a drawing. A set of drawings can feed an LSTM network input layer, considering each draw as a list of lines and a line a list of points. This paper proposes the pointless motive to classify the gender of celebrities' portraits as an excuse for exploration in a broad, more artistic sense. Investigation results drove compelling ideas here discussed. The experiments compared different ways to represent draws to be input in a network and showed that an absolute format of coordinates (x, y) was a better performer than a relative one (Dx, Dy) with respect to prior points, most frequent in the reviewed literature. Experiments also showed that, due to the recurrent nature of LSTMs, the order of lines forming a drawing is a relevant factor for input in an LSTM classifier not studied before. A minimum 'pencil' traveled length criteria for line ordering proved suitable, possible by reducing it to a TSP particular instance. The best configuration for gender classification appears with an LSTM layer that returns the hidden state value for each input point step, followed by a global average layer along the sequence, before the output dense layer. That result guided the idea of removing the average in the network pipeline and return a per-point attribute score just by adjusting tensors dimensions. With this trick, the model detects an attribute in a drawing and also recognizes the points linked to it. Moreover, by overlapping filtered lines of portraits, an attribute's visual essence is depicted. Meet the FaCells.
• Abstract（参考訳）: 線は人間の精神的な抽象である。 ラインの束は図面を形成することができます。 図面のセットは、各描画を行のリストと点のリストとして考慮し、LSTMネットワーク入力層に供給することができます。 本稿では,セレブの肖像の性別を,幅広い,より芸術的な意味での探索の言い訳として分類する無意味な動機を提案する。 調査の結果、説得力のあるアイデアが議論された。 実験は、ネットワーク内の入力に描画を表現するさまざまな方法を比較し、絶対座標形式(x, y)が、レビューされた文献で最も頻繁に、先行点に関して相対的なもの(Dx, Dy)よりも優れたパフォーマーであることを示した。 実験はまた、LSTMの反復性のために、描画を形成する線の順序は、これまで研究されていないLSTM分類器の入力に関連する要因であることを示しました。 最小の「鉛筆」移動長さ基準は、TSP特定のインスタンスに減らすことにより、ラインオーダリングに適切であることが証明された。 性別分類のための最良の構成は、各入力ポイントステップの隠された状態値を返すLSTM層と、出力密度層の前にシーケンスに沿ってグローバル平均層で表示されます。 その結果、ネットワークパイプラインの平均を取り除き、テンソル次元を調整するだけでポイント毎の属性スコアを返すというアイデアが導かれた。 このトリックにより、モデルは描画中の属性を検出し、それに関連する点を認識する。 また、フィルタされた肖像画を重ね合わせることで、属性の視覚的本質が描かれる。 FaCellsをご覧ください。

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