論文の概要: Compound Frechet Inception Distance for Quality Assessment of GAN Created Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.08575v1
• Date: Wed, 16 Jun 2021 06:53:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-17 17:24:18.941255
• Title: Compound Frechet Inception Distance for Quality Assessment of GAN Created Images
• Title（参考訳）: GAN生成画像の品質評価のための複合フレチェット開始距離
• Authors: Eric J. Nunn, Pejman Khadivi, Shadrokh Samavi
• Abstract要約: GANの注目すべき応用の1つは、ディープフェイク(deep fakes)として知られる偽の人間の顔を開発することである。 生成された画像の品質を測定することは本質的に主観的だが、標準化されたメトリクスを使って品質を客観化しようとする試みがなされている。 我々は,より広い視覚的欠陥をカバーするために,低レベルの特徴を統合することにより,評価プロセスの堅牢性を向上させることを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.628527132779575
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative adversarial networks or GANs are a type of generative modeling framework. GANs involve a pair of neural networks engaged in a competition in iteratively creating fake data, indistinguishable from the real data. One notable application of GANs is developing fake human faces, also known as "deep fakes," due to the deep learning algorithms at the core of the GAN framework. Measuring the quality of the generated images is inherently subjective but attempts to objectify quality using standardized metrics have been made. One example of objective metrics is the Frechet Inception Distance (FID), which measures the difference between distributions of feature vectors for two separate datasets of images. There are situations that images with low perceptual qualities are not assigned appropriate FID scores. We propose to improve the robustness of the evaluation process by integrating lower-level features to cover a wider array of visual defects. Our proposed method integrates three levels of feature abstractions to evaluate the quality of generated images. Experimental evaluations show better performance of the proposed method for distorted images.
• Abstract（参考訳）: generative adversarial networks(gans)は、生成モデリングフレームワークの一種である。 GANには、実際のデータと区別できない偽のデータを反復的に生成する競合に関わる2つのニューラルネットワークが含まれる。 gansの注目すべき応用のひとつは、ganフレームワークのコアにあるディープラーニングアルゴリズムのために、"deep fakes"としても知られる偽の人間の顔を開発することだ。 生成した画像の品質を測定することは本質的に主観的であるが、標準化されたメトリクスを使って品質を客観化しようとする試みがなされている。 客観的指標の1つの例はフレシェインセプション距離(frechet inception distance, fid)であり、画像の2つの別々のデータセットに対する特徴ベクトルの分布の差を測定する。 知覚品質の低い画像には適切なFIDスコアが割り当てられていない状況がある。 評価プロセスのロバスト性を向上させるために,より広い視覚欠陥に対応する低レベルの機能を統合することを提案する。 提案手法は,生成画像の品質評価のために3段階の機能抽象化を統合する。 実験により,歪み画像に対する提案手法の性能が向上した。

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