論文の概要: Labels4Free: Unsupervised Segmentation using StyleGAN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.14968v1
• Date: Sat, 27 Mar 2021 18:59:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-30 15:05:01.982455
• Title: Labels4Free: Unsupervised Segmentation using StyleGAN
• Title（参考訳）: Labels4Free: StyleGANを使った教師なしセグメンテーション
• Authors: Rameen Abdal, Peihao Zhu, Niloy Mitra, Peter Wonka
• Abstract要約: 本稿では,StyleGAN生成オブジェクトに対する教師なしセグメンテーションフレームワークを提案する。 最先端の教師付きセグメンテーションネットワークに対する比較結果について報告する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.39780497423365
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We propose an unsupervised segmentation framework for StyleGAN generated objects. We build on two main observations. First, the features generated by StyleGAN hold valuable information that can be utilized towards training segmentation networks. Second, the foreground and background can often be treated to be largely independent and be composited in different ways. For our solution, we propose to augment the StyleGAN2 generator architecture with a segmentation branch and to split the generator into a foreground and background network. This enables us to generate soft segmentation masks for the foreground object in an unsupervised fashion. On multiple object classes, we report comparable results against state-of-the-art supervised segmentation networks, while against the best unsupervised segmentation approach we demonstrate a clear improvement, both in qualitative and quantitative metrics.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,StyleGAN生成オブジェクトに対する教師なしセグメンテーションフレームワークを提案する。 2つの主要な観察に基づいています まず、StyleGANが生成した機能は、セグメンテーションネットワークのトレーニングに利用できる貴重な情報を保持する。 第二に、前景と背景は、大きく独立して様々な方法で合成されることが多い。 提案手法では, セグメンテーションブランチによるStyleGAN2ジェネレータアーキテクチャの拡張と, ジェネレータをフォアグラウンドとバックグラウンドネットワークに分割することを提案する。 これにより、教師なしの方法で前景オブジェクトのソフトセグメンテーションマスクを生成することができる。 複数のオブジェクトクラスにおいて、最先端の教師付きセグメンテーションネットワークに対する比較結果が報告されているが、最良の教師なしセグメンテーションアプローチに対して、質的および定量的指標の両方において明確な改善が示されている。

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