論文の概要: GAN-Supervised Dense Visual Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.05143v1
• Date: Thu, 9 Dec 2021 18:59:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-10 14:52:48.077003
• Title: GAN-Supervised Dense Visual Alignment
• Title（参考訳）: GAN-Supervised Dense Visual Alignment
• Authors: William Peebles, Jun-Yan Zhu, Richard Zhang, Antonio Torralba, Alexei Efros, Eli Shechtman
• Abstract要約: 本稿では,識別モデル学習のためのフレームワークであるGAN-Supervised Learningと,GAN生成した学習データをエンドツーエンドで共同で学習する手法を提案する。 従来のCongealing法にインスパイアされた我々のGANgealingアルゴリズムは、Spatial Transformerを訓練し、不整合データに基づいて訓練されたGANのランダムなサンプルを共通の目標モードにマッピングする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 95.37027391102684
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose GAN-Supervised Learning, a framework for learning discriminative models and their GAN-generated training data jointly end-to-end. We apply our framework to the dense visual alignment problem. Inspired by the classic Congealing method, our GANgealing algorithm trains a Spatial Transformer to map random samples from a GAN trained on unaligned data to a common, jointly-learned target mode. We show results on eight datasets, all of which demonstrate our method successfully aligns complex data and discovers dense correspondences. GANgealing significantly outperforms past self-supervised correspondence algorithms and performs on-par with (and sometimes exceeds) state-of-the-art supervised correspondence algorithms on several datasets -- without making use of any correspondence supervision or data augmentation and despite being trained exclusively on GAN-generated data. For precise correspondence, we improve upon state-of-the-art supervised methods by as much as $3\times$. We show applications of our method for augmented reality, image editing and automated pre-processing of image datasets for downstream GAN training.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,識別モデル学習のためのフレームワークであるgan-supervised learningと,そのgan生成トレーニングデータを提案する。 我々はこの枠組みを濃密な視覚アライメント問題に適用する。 従来のCongealing法にインスパイアされた我々のGANgealingアルゴリズムは、Spatial Transformerを訓練し、不整合データに基づいて訓練されたGANのランダムなサンプルを共通の目標モードにマッピングする。 提案手法は, 8つのデータセットに結果を示し, それぞれが複雑なデータに適合し, 密接な対応を発見できることを示した。 ガンジアリングは過去の自己教師付き対応アルゴリズムを著しく上回り、いくつかのデータセット上で最先端の教師付き対応アルゴリズムと同等(時にはそれ以上)に実行します。 正確な対応のために、最先端の教師付き手法を最大$3\times$で改善する。 本稿では,gan学習のための拡張現実,画像編集,画像データセットの自動前処理手法の応用例を示す。

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