Fugu-MT 論文翻訳(概要): Addressing the Intra-class Mode Collapse Problem using Adaptive Input Image Normalization in GAN-based X-ray Images

論文の概要: Addressing the Intra-class Mode Collapse Problem using Adaptive Input Image Normalization in GAN-based X-ray Images

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.10324v1
Date: Tue, 25 Jan 2022 13:54:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-01-26 14:56:50.764425
Title: Addressing the Intra-class Mode Collapse Problem using Adaptive Input Image Normalization in GAN-based X-ray Images
Title（参考訳）: GANベースのX線画像における適応入力画像正規化を用いたクラス内モード崩壊問題への対処
Authors: Muhammad Muneeb Saad, Mubashir Husain Rehmani and Ruairi O'Reilly
Abstract要約: この研究は、Deep Convolutional GANの適応型入出力正規化の統合による利点の実証的な実証に寄与する。その結果,適応的な入出力正規化を持つDCGANは,非正規化X線画像でDCGANより優れていた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7090165638014329
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Biomedical image datasets can be imbalanced due to the rarity of targeted diseases. Generative Adversarial Networks play a key role in addressing this imbalance by enabling the generation of synthetic images to augment and balance datasets. It is important to generate synthetic images that incorporate a diverse range of features such that they accurately represent the distribution of features present in the training imagery. Furthermore, the absence of diverse features in synthetic images can degrade the performance of machine learning classifiers. The mode collapse problem can impact a Generative Adversarial Network's capacity to generate diversified images. The mode collapse comes in two varieties; intra-class and inter-class. In this paper, the intra-class mode collapse problem is investigated, and its subsequent impact on the diversity of synthetic X-ray images is evaluated. This work contributes an empirical demonstration of the benefits of integrating the adaptive input-image normalization for the Deep Convolutional GAN to alleviate the intra-class mode collapse problem. Results demonstrate that the DCGAN with adaptive input-image normalization outperforms DCGAN with un-normalized X-ray images as evident by the superior diversity scores.
Abstract（参考訳）: バイオメディカル画像データセットは、標的疾患の希少性のために不均衡にすることができる。生成型逆ネットワークはこの不均衡に対処する上で重要な役割を果たす。合成画像の生成によってデータセットの強化とバランスをとることができる。訓練画像に存在する特徴の分布を正確に表現するような多種多様な特徴を組み込んだ合成画像を生成することが重要である。さらに、合成画像に多様な特徴がないことは、機械学習分類器の性能を低下させる可能性がある。モード崩壊問題は、ジェネレーティブ・アドバイサル・ネットワークの多様な画像を生成する能力に影響を与える可能性がある。モード崩壊はクラス内とクラス間という2つの種類がある。本稿では, クラス内モード崩壊問題を調査し, その後の合成x線画像の多様性に対する影響について検討した。この研究は、クラス内モード崩壊問題を緩和するために、Deep Convolutional GANの適応入力-画像正規化を統合する利点の実証的な実証に寄与する。その結果,適応的な入出力正規化を有するDCGANは,非正規化X線画像でDCGANより優れており,優れた多様性スコアが得られた。

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