論文の概要: Instagram Filter Removal on Fashionable Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.05072v1
• Date: Sun, 11 Apr 2021 18:44:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-13 14:11:11.914604
• Title: Instagram Filter Removal on Fashionable Images
• Title（参考訳）: Fashionable ImagesによるInstagramフィルタ除去
• Authors: Furkan K{\i}nl{\i}, Bar{\i}\c{s} \"Ozcan, Furkan K{\i}ra\c{c}
• Abstract要約: ソーシャルメディア分析アプリケーションにおける画像フィルタの効果を軽減するため,Instagramフィルタ除去ネットワーク(IFRNet)を導入する。 IFRNetは、定量的および定性的な比較においてすべての比較方法を上回ることを実証する。 本研究では,提案モデルのフィルタ分類性能を提示し,比較手法によってフィルタされていない画像の優性色推定を解析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1485350418225244
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Social media images are generally transformed by filtering to obtain aesthetically more pleasing appearances. However, CNNs generally fail to interpret both the image and its filtered version as the same in the visual analysis of social media images. We introduce Instagram Filter Removal Network (IFRNet) to mitigate the effects of image filters for social media analysis applications. To achieve this, we assume any filter applied to an image substantially injects a piece of additional style information to it, and we consider this problem as a reverse style transfer problem. The visual effects of filtering can be directly removed by adaptively normalizing external style information in each level of the encoder. Experiments demonstrate that IFRNet outperforms all compared methods in quantitative and qualitative comparisons, and has the ability to remove the visual effects to a great extent. Additionally, we present the filter classification performance of our proposed model, and analyze the dominant color estimation on the images unfiltered by all compared methods.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディア画像は一般的にフィルターによって変換され、審美的により喜ばしい外観が得られる。 しかし、一般的にcnnは、ソーシャルメディア画像の視覚的解析において、画像とフィルタリングされたバージョンの両方を同一と解釈できない。 ソーシャルメディア分析アプリケーションにおける画像フィルタの効果を軽減するため,Instagramフィルタ除去ネットワーク(IFRNet)を導入する。 これを実現するために,画像に適用されたフィルタが付加的なスタイル情報を実質的に注入すると仮定し,この問題をリバーススタイル転送問題と考える。 エンコーダの各レベルにおいて外部スタイル情報を適応的に正規化することにより、フィルタリングの視覚効果を直接除去することができる。 実験により、IFRNetは比較したすべての手法を定量的および質的な比較で上回り、視覚効果を極端に除去できることを示した。 さらに,提案モデルのフィルタ分類性能について述べるとともに,すべての比較手法で未フィルタリング画像における優占色推定を解析した。

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