論文の概要: Implicit Data Augmentation Using Feature Interpolation for Diversified Low-Shot Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.02450v1
• Date: Sat, 4 Dec 2021 23:55:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-09 10:55:12.115869
• Title: Implicit Data Augmentation Using Feature Interpolation for Diversified Low-Shot Image Generation
• Title（参考訳）: 多様な低ショット画像生成のための特徴補間を用いた暗黙データ拡張
• Authors: Mengyu Dai, Haibin Hang and Xiaoyang Guo
• Abstract要約: 生成モデルのトレーニングは、低データ設定で容易に発散することができる。 そこで本研究では,安定したトレーニングと多様なサンプルの合成を容易にする,新しい暗黙的データ拡張手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.4559888429977
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Training of generative models especially Generative Adversarial Networks can easily diverge in low-data setting. To mitigate this issue, we propose a novel implicit data augmentation approach which facilitates stable training and synthesize diverse samples. Specifically, we view the discriminator as a metric embedding of the real data manifold, which offers proper distances between real data points. We then utilize information in the feature space to develop a data-driven augmentation method. We further bring up a simple metric to evaluate the diversity of synthesized samples. Experiments on few-shot generation tasks show our method improves FID and diversity of results compared to current methods, and allows generating high-quality and diverse images with less than 100 training samples.
• Abstract（参考訳）: 生成モデルのトレーニング,特に生成共役ネットワークは,低データ設定で容易に分岐できる。 この問題を軽減するために,安定したトレーニングと多様なサンプルの合成を容易にする新しい暗黙的データ拡張手法を提案する。 具体的には、判別器を実データ多様体の計量埋め込みとみなし、実データ点間の適切な距離を提供する。 次に,特徴空間の情報を活用し,データ駆動拡張手法を開発した。 さらに, 合成試料の多様性を評価するための簡易な指標を提示する。 少数ショット生成タスクによる実験では,現在の手法と比較してfidと結果の多様性が向上し,100以下のトレーニングサンプルで高品質で多彩な画像を生成することが可能となった。

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