論文の概要: MOST-Net: A Memory Oriented Style Transfer Network for Face Sketch Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.03596v1
• Date: Tue, 8 Feb 2022 01:51:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-10 03:24:55.158233
• Title: MOST-Net: A Memory Oriented Style Transfer Network for Face Sketch Synthesis
• Title（参考訳）: MOST-Net:顔スケッチ合成のためのメモリ指向スタイル転送ネットワーク
• Authors: Fan Ji, Muyi Sun, Xingqun Qi, Qi Li, Zhenan Sun
• Abstract要約: 顔のスケッチ合成はマルチメディアエンターテイメントや法執行機関で広く使われている。 現在の画像から画像への変換に基づく顔のスケッチ合成は、小規模なデータセットでは過度に適合する問題に頻繁に遭遇する。 限られたデータで高忠実なスケッチを生成することができる顔スケッチ合成のためのエンドツーエンドメモリ指向スタイル転送ネットワーク(MOST-Net)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.80739104463557
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Face sketch synthesis has been widely used in multi-media entertainment and law enforcement. Despite the recent developments in deep neural networks, accurate and realistic face sketch synthesis is still a challenging task due to the diversity and complexity of human faces. Current image-to-image translation-based face sketch synthesis frequently encounters over-fitting problems when it comes to small-scale datasets. To tackle this problem, we present an end-to-end Memory Oriented Style Transfer Network (MOST-Net) for face sketch synthesis which can produce high-fidelity sketches with limited data. Specifically, an external self-supervised dynamic memory module is introduced to capture the domain alignment knowledge in the long term. In this way, our proposed model could obtain the domain-transfer ability by establishing the durable relationship between faces and corresponding sketches on the feature level. Furthermore, we design a novel Memory Refinement Loss (MR Loss) for feature alignment in the memory module, which enhances the accuracy of memory slots in an unsupervised manner. Extensive experiments on the CUFS and the CUFSF datasets show that our MOST-Net achieves state-of-the-art performance, especially in terms of the Structural Similarity Index(SSIM).
• Abstract（参考訳）: 顔のスケッチ合成はマルチメディアエンターテイメントや法執行機関で広く使われている。 最近のディープニューラルネットワークの発展にもかかわらず、人間の顔の多様性と複雑さのために、正確で現実的な顔スケッチ合成は依然として難しい課題である。 現在の画像から画像への変換に基づく顔のスケッチ合成は、小規模データセットに関して、しばしば過剰フィッティングの問題に遭遇する。 この問題に対処するため、顔スケッチ合成のためのエンドツーエンドメモリ指向スタイル転送ネットワーク(MOST-Net)を提案し、限られたデータで高忠実なスケッチを生成する。 具体的には、ドメインアライメントの知識を長期的に捉えるために、外部の自己教師付き動的メモリモジュールを導入する。 このようにして,提案モデルでは,顔と対応するスケッチ間の耐久性のある関係を特徴レベルで確立することで,ドメイン転送能力を得ることができた。 さらに,メモリモジュールの機能アライメントのための新たなメモリ精細化損失(mr損失)を設計し,教師なし方式でメモリスロットの精度を向上させる。 CUFSとCUFSFデータセットの大規模な実験により、MOST-Netは、特に構造類似度指数(SSIM)の観点から、最先端のパフォーマンスを達成することが示された。

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