論文の概要: Depth-aware Neural Style Transfer using Instance Normalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.09242v1
• Date: Thu, 17 Mar 2022 11:11:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-18 16:00:40.435025
• Title: Depth-aware Neural Style Transfer using Instance Normalization
• Title（参考訳）: インスタンス正規化を用いた奥行き認識ニューラルスタイル転送
• Authors: Eleftherios Ioannou and Steve Maddock
• Abstract要約: 我々は,コンテンツやスタイルに付加的な損失関数として深度保存を統合するために,例えば正規化層を用いた深部残差畳み込みネットワークを開発した。 本システムでは,スタイルキャプチャ機能と審美的品質を最先端の手法に匹敵するか,あるいは優れているかを示しながら,スタイル化結果の構造を保存できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5567685129899715
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural Style Transfer (NST) is concerned with the artistic stylization of visual media. It can be described as the process of transferring the style of an artistic image onto an ordinary photograph. Recently, a number of studies have considered the enhancement of the depth-preserving capabilities of the NST algorithms to address the undesired effects that occur when the input content images include numerous objects at various depths. Our approach uses a deep residual convolutional network with instance normalization layers that utilizes an advanced depth prediction network to integrate depth preservation as an additional loss function to content and style. We demonstrate results that are effective in retaining the depth and global structure of content images. Three different evaluation processes show that our system is capable of preserving the structure of the stylized results while exhibiting style-capture capabilities and aesthetic qualities comparable or superior to state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: ニューラルスタイル転送(NST)は視覚メディアの芸術的スタイル化に関係している。 芸術的なイメージのスタイルを普通の写真に移す過程ともいえる。 近年,入力コンテンツ画像が様々な深度に多数のオブジェクトを含む場合に生じる望ましくない効果に対処するため,NSTアルゴリズムの深度保存能力の向上が検討されている。 本手法では,インスタンス正規化層を有する深い残差畳み込みネットワークを用いて,高度な深さ予測ネットワークを用いて,奥行き保存をコンテンツとスタイルに付加的損失関数として統合する。 コンテンツ画像の深さとグローバルな構造を維持するのに有効な結果を示す。 3つの異なる評価プロセスにより,本システムは,最新の手法に匹敵する,あるいは優れた美的品質を示すとともに,スタイリッシュな結果の構造を保存できることを示した。

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