論文の概要: LARGE: Latent-Based Regression through GAN Semantics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.11186v1
• Date: Thu, 22 Jul 2021 17:55:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-26 13:58:53.718894
• Title: LARGE: Latent-Based Regression through GAN Semantics
• Title（参考訳）: LARGE: GANセマンティックスによる潜伏型回帰
• Authors: Yotam Nitzan, Rinon Gal, Ofir Brenner, Daniel Cohen-Or
• Abstract要約: 本稿では,少数ショットや弱ビジョンを用いた回帰課題の解法を提案する。 提案手法は,幅広い領域にまたがって適用可能であること,複数の遅延方向探索フレームワークを活用すること,そして最先端の結果が得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.50535188836529
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a novel method for solving regression tasks using few-shot or weak supervision. At the core of our method is the fundamental observation that GANs are incredibly successful at encoding semantic information within their latent space, even in a completely unsupervised setting. For modern generative frameworks, this semantic encoding manifests as smooth, linear directions which affect image attributes in a disentangled manner. These directions have been widely used in GAN-based image editing. We show that such directions are not only linear, but that the magnitude of change induced on the respective attribute is approximately linear with respect to the distance traveled along them. By leveraging this observation, our method turns a pre-trained GAN into a regression model, using as few as two labeled samples. This enables solving regression tasks on datasets and attributes which are difficult to produce quality supervision for. Additionally, we show that the same latent-distances can be used to sort collections of images by the strength of given attributes, even in the absence of explicit supervision. Extensive experimental evaluations demonstrate that our method can be applied across a wide range of domains, leverage multiple latent direction discovery frameworks, and achieve state-of-the-art results in few-shot and low-supervision settings, even when compared to methods designed to tackle a single task.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,少数ショットや弱ビジョンを用いた回帰課題の解法を提案する。 提案手法の核心は,ganが潜在空間内において,完全に教師なしの設定であっても,意味情報のエンコーディングに驚くほど成功しているという基本的な観察である。 現代の生成フレームワークでは、このセマンティックエンコーディングは、画像属性に不連続な方法で影響を及ぼす滑らかで直線的な方向として現れます。 これらの方向は、GANベースの画像編集に広く用いられている。 これらの方向が線形であるだけでなく,各属性によって引き起こされる変化の大きさが,沿線を走行する距離に対してほぼ線形であることを示す。 本手法は, 事前学習したGANを2つのラベル付きサンプルを用いて回帰モデルに変換する。 これにより、品質管理が難しいデータセットや属性での回帰タスクの解決が可能になる。 また,同じ潜在距離を,明示的な監督がなくても,与えられた属性の強さによって画像のソートに使用できることを示す。 大規模実験により,本手法は多分野にまたがって適用可能であり,複数の遅延方向探索フレームワークを活用でき,また,単一タスクに対処する手法と比較しても,数ショット・低ビジョン設定における最新結果が得られることが示された。

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