論文の概要: Multi-modal data generation with a deep metric variational autoencoder
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.03434v1
- Date: Mon, 7 Feb 2022 15:00:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-10 08:11:21.575166
- Title: Multi-modal data generation with a deep metric variational autoencoder
- Title（参考訳）: ディープメトリック変分オートエンコーダを用いたマルチモーダルデータ生成
- Authors: Josefine Vilsb{\o}ll Sundgaard, Morten Rieger Hannemose, S{\o}ren
Laugesen, Peter Bray, James Harte, Yosuke Kamide, Chiemi Tanaka, Rasmus R.
Paulsen, and Anders Nymark Christensen
- Abstract要約: 変分オートエンコーダは、潜時空間における三重項損失を採用し、各クラスクラスタ内の潜時空間をサンプリングすることで条件付きデータ生成を可能にする。
本手法は, 広帯域ティンパノメトリー測定による鼓膜観察画像からなるマルチモーダルデータセットを用いて評価した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3315493279442265
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present a deep metric variational autoencoder for multi-modal data
generation. The variational autoencoder employs triplet loss in the latent
space, which allows for conditional data generation by sampling in the latent
space within each class cluster. The approach is evaluated on a multi-modal
dataset consisting of otoscopy images of the tympanic membrane with
corresponding wideband tympanometry measurements. The modalities in this
dataset are correlated, as they represent different aspects of the state of the
middle ear, but they do not present a direct pixel-to-pixel correlation. The
approach shows promising results for the conditional generation of pairs of
images and tympanograms, and will allow for efficient data augmentation of data
from multi-modal sources.
- Abstract（参考訳）: マルチモーダルデータ生成のためのディープメトリック変分オートエンコーダを提案する。
変分オートエンコーダは、各クラスクラスタ内の潜在空間でサンプリングすることで条件付きデータ生成を可能にする潜在空間における三重項損失を用いる。
本手法は, 広帯域ティンパノメトリー測定による鼓膜観察画像からなるマルチモーダルデータセットを用いて評価した。
このデータセットのモダリティは、中耳の状態の異なる側面を表すため相関するが、直接の画素間相関は示さない。
このアプローチは、画像とタイパノグラムのペアの条件付き生成に有望な結果を示し、マルチモーダルソースからのデータの効率的なデータ拡張を可能にする。
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