論文の概要: Robustness Evaluation of Stacked Generative Adversarial Networks using Metamorphic Testing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.02870v1
• Date: Thu, 4 Mar 2021 07:29:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-05 14:50:06.589594
• Title: Robustness Evaluation of Stacked Generative Adversarial Networks using Metamorphic Testing
• Title（参考訳）: メタモルフィックテストによる重畳生成逆数ネットワークのロバスト性評価
• Authors: Hyejin Park, Taaha Waseem, Wen Qi Teo, Ying Hwei Low, Mei Kuan Lim and Chun Yong Chong
• Abstract要約: StackGAN-v2は、入力されたテキスト記述に指定された詳細を反映した高解像度の画像を生成できることが証明されている。 我々は,さまざまな予期せぬトレーニングデータセットを用いたモデルのロバスト性を評価するために,メタモルフィックテスト手法を採用する。 StackGAN-v2アルゴリズムは、たとえメインオブジェクトと最小値の重なり合いであっても、難解なオブジェクトでイメージを入力できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.39146761527401414
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Synthesising photo-realistic images from natural language is one of the challenging problems in computer vision. Over the past decade, a number of approaches have been proposed, of which the improved Stacked Generative Adversarial Network (StackGAN-v2) has proven capable of generating high resolution images that reflect the details specified in the input text descriptions. In this paper, we aim to assess the robustness and fault-tolerance capability of the StackGAN-v2 model by introducing variations in the training data. However, due to the working principle of Generative Adversarial Network (GAN), it is difficult to predict the output of the model when the training data are modified. Hence, in this work, we adopt Metamorphic Testing technique to evaluate the robustness of the model with a variety of unexpected training dataset. As such, we first implement StackGAN-v2 algorithm and test the pre-trained model provided by the original authors to establish a ground truth for our experiments. We then identify a metamorphic relation, from which test cases are generated. Further, metamorphic relations were derived successively based on the observations of prior test results. Finally, we synthesise the results from our experiment of all the metamorphic relations and found that StackGAN-v2 algorithm is susceptible to input images with obtrusive objects, even if it overlaps with the main object minimally, which was not reported by the authors and users of StackGAN-v2 model. The proposed metamorphic relations can be applied to other text-to-image synthesis models to not only verify the robustness but also to help researchers understand and interpret the results made by the machine learning models.
• Abstract（参考訳）: 自然言語からのフォトリアリスティック画像の合成は、コンピュータビジョンにおいて難しい問題の一つである。 過去10年間で、多くのアプローチが提案され、改良されたStackGAN-v2は、入力されたテキスト記述に指定された詳細を反映した高解像度の画像を生成することができることが証明されている。 本論文では, StackGAN-v2モデルの堅牢性と耐障害性を評価するために, トレーニングデータの変動を導入した。 しかし、GAN(Generative Adversarial Network)の動作原理により、トレーニングデータの修正時にモデルの出力を予測することは困難である。 そこで本研究では,様々な予期せぬトレーニングデータセットを用いてモデルのロバスト性を評価するために,メタモルフィックテスト手法を採用する。 そこで我々はまずstackgan-v2アルゴリズムを実装し,原著者による事前学習モデルの検証を行い,実験の基礎的真理を明らかにした。 次に、テストケースが生成される変成関係を特定します。 さらに, 先行試験結果の観察に基づいて, 変成関係を連続的に導出した。 その結果,StackGAN-v2モデルの著者やユーザからは報告されていないメインオブジェクトとの重複が最小限に抑えられたとしても,StackGAN-v2アルゴリズムは強迫性オブジェクトによる画像入力に感受性があることが判明した。 提案したメタモルフィック関係は、ロバスト性を検証するだけでなく、機械学習モデルによる結果の理解と解釈を支援するために、他のテキスト・画像合成モデルにも適用することができる。

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