Fugu-MT 論文翻訳(概要): Guided Disentanglement in Generative Networks

論文の概要: Guided Disentanglement in Generative Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.14229v1
Date: Thu, 29 Jul 2021 17:59:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-07-30 13:27:52.529541
Title: Guided Disentanglement in Generative Networks
Title（参考訳）: 生成ネットワークにおけるガイドディスタングル
Authors: Fabio Pizzati, Pietro Cerri, Raoul de Charette
Abstract要約: 画像と画像の翻訳ネットワークは、対象領域に物理関連現象が存在する場合の絡み合い効果に悩まされる。本稿では,学習過程をニューラルネットワークや物理モデルで導くことによって,物理に基づく特徴を翻訳において拡張する包括的手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 14.087944269230293
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Image-to-image translation (i2i) networks suffer from entanglement effects in presence of physics-related phenomena in target domain (such as occlusions, fog, etc), thus lowering the translation quality and variability. In this paper, we present a comprehensive method for disentangling physics-based traits in the translation, guiding the learning process with neural or physical models. For the latter, we integrate adversarial estimation and genetic algorithms to correctly achieve disentanglement. The results show our approach dramatically increase performances in many challenging scenarios for image translation.
Abstract（参考訳）: 画像から画像への変換(i2i)ネットワークは、対象領域(咬合、霧など)における物理現象の存在下での絡み合い効果に苦しむため、翻訳品質や変動性が低下する。本稿では,ニューラルモデルや物理モデルを用いて学習過程を指導し,その翻訳における物理特性を分離する包括的手法を提案する。後者では,逆推定と遺伝的アルゴリズムを統合し,解離を正しく行う。その結果,画像翻訳の難解なシナリオの多くにおいて,我々のアプローチは性能を劇的に向上させることがわかった。

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