論文の概要: Generalized Rectifier Wavelet Covariance Models For Texture Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.07902v1
• Date: Mon, 14 Mar 2022 17:07:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-19 12:02:37.059078
• Title: Generalized Rectifier Wavelet Covariance Models For Texture Synthesis
• Title（参考訳）: テクスチャ合成のための一般化整流ウェーブレット共分散モデル
• Authors: Antoine Brochard, Sixin Zhang, St\'ephane Mallat
• Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)で定義された画像表現に依存する統計からテクスチャ合成のための最先端の最大エントロピーモデルを構築する。 我々は,非線形ウェーブレットに基づく表現に基づく統計学のファミリを提案し,これを一般化された非線形性を用いて一層CNNの特定の例と見なすことができる。 これらの統計は、従来のウェーブレットベースのモデルの視覚的品質を大幅に改善し、グレースケールとカラーテクスチャの両方で、最先端のモデルと類似した品質の合成を作成できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.585403833659771
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: State-of-the-art maximum entropy models for texture synthesis are built from statistics relying on image representations defined by convolutional neural networks (CNN). Such representations capture rich structures in texture images, outperforming wavelet-based representations in this regard. However, conversely to neural networks, wavelets offer meaningful representations, as they are known to detect structures at multiple scales (e.g. edges) in images. In this work, we propose a family of statistics built upon non-linear wavelet based representations, that can be viewed as a particular instance of a one-layer CNN, using a generalized rectifier non-linearity. These statistics significantly improve the visual quality of previous classical wavelet-based models, and allow one to produce syntheses of similar quality to state-of-the-art models, on both gray-scale and color textures.
• Abstract（参考訳）: テクスチャ合成のための最先端の最大エントロピーモデルは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)によって定義された画像表現に依存する統計から構築される。 このような表現はテクスチャイメージのリッチな構造をキャプチャし、この点においてウェーブレットベースの表現を上回っている。 しかし、ニューラルネットワークとは逆に、ウェーブレットは画像内の複数のスケール(エッジなど)で構造を検出することで知られているように、有意義な表現を提供する。 本研究では,非線形ウェーブレットベース表現に基づく統計学のファミリを提案し,これを一般化整流器の非線形性を用いて一層CNNの特定の例と見なすことができる。 これらの統計は、従来のウェーブレットベースのモデルの視覚的品質を大幅に改善し、グレースケールとカラーテクスチャの両方で、最先端のモデルと類似した品質の合成を作成できる。

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