論文の概要: CSG0: Continual Urban Scene Generation with Zero Forgetting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.03252v1
• Date: Mon, 6 Dec 2021 18:57:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-07 17:09:00.559261
• Title: CSG0: Continual Urban Scene Generation with Zero Forgetting
• Title（参考訳）: CSG0:ゼロフォーミングによる連続都市景観生成
• Authors: Himalaya Jain, Tuan-Hung Vu, Patrick P\'erez and Matthieu Cord
• Abstract要約: 我々は、異なるドメインのストリーム上でGANをトレーニングする連続的なシーン生成設定に対処する。 このような連続的な設定では、ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・ゼロ・
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.95856115328483
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the rapid advances in generative adversarial networks (GANs), the visual quality of synthesised scenes keeps improving, including for complex urban scenes with applications to automated driving. We address in this work a continual scene generation setup in which GANs are trained on a stream of distinct domains; ideally, the learned models should eventually be able to generate new scenes in all seen domains. This setup reflects the real-life scenario where data are continuously acquired in different places at different times. In such a continual setup, we aim for learning with zero forgetting, i.e., with no degradation in synthesis quality over earlier domains due to catastrophic forgetting. To this end, we introduce a novel framework that not only (i) enables seamless knowledge transfer in continual training but also (ii) guarantees zero forgetting with a small overhead cost. While being more memory efficient, thanks to continual learning, our model obtains better synthesis quality as compared against the brute-force solution that trains one full model for each domain. Especially, under extreme low-data regimes, our approach significantly outperforms the brute-force one by a large margin.
• Abstract（参考訳）: gans(generative adversarial network)の急速な進歩により、自動化運転への応用を含む複雑な都市シーンなど、合成シーンの視覚的品質が向上している。 この作業では、GANが異なるドメインのストリームでトレーニングされる連続的なシーン生成のセットアップに対処します。 この設定は、異なる場所でデータが連続的に取得される現実のシナリオを反映している。 このような連続的な設定において、我々は、ゼロ忘れ、すなわち、壊滅的な忘れによって、以前の領域よりも合成品質が低下しない学習を目標としている。 この目的のために、我々は単に新しいフレームワークを導入する。 i) 連続訓練におけるシームレスな知識伝達を可能にするだけでなく (ii) オーバーヘッドコストの少ないゼロ忘れを保証します。 連続学習のおかげでメモリ効率は向上するが、各ドメインに対して1つのフルモデルをトレーニングするブルートフォースソリューションと比較して、より優れた合成品質が得られる。 特に、極端な低データ体制下では、我々のアプローチはブルートフォースよりも大きなマージンで優れています。

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