論文の概要: Generative Adversarial Networks and Other Generative Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.03887v1
- Date: Fri, 8 Jul 2022 13:23:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-11 13:28:49.058249
- Title: Generative Adversarial Networks and Other Generative Models
- Title（参考訳）: 生成型adversarial networkと他の生成モデル
- Authors: Markus Wenzel
- Abstract要約: 生成ネットワークは、分類、セグメンテーション、オブジェクト検出のためのCNNと比較して、目的や方法が異なる。
逆行訓練パラダイムは、生成的手法を安定させるために提案され、非常に成功したことが証明されている。
本章では、GAN(Generative Adversarial Networks)のモチベーションについて概説する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1246030133914898
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Generative networks are fundamentally different in their aim and methods
compared to CNNs for classification, segmentation, or object detection. They
have initially not been meant to be an image analysis tool, but to produce
naturally looking images. The adversarial training paradigm has been proposed
to stabilize generative methods, and has proven to be highly successful --
though by no means from the first attempt.
This chapter gives a basic introduction into the motivation for Generative
Adversarial Networks (GANs) and traces the path of their success by abstracting
the basic task and working mechanism, and deriving the difficulty of early
practical approaches. Methods for a more stable training will be shown, and
also typical signs for poor convergence and their reasons.
Though this chapter focuses on GANs that are meant for image generation and
image analysis, the adversarial training paradigm itself is not specific to
images, and also generalizes to tasks in image analysis. Examples of
architectures for image semantic segmentation and abnormality detection will be
acclaimed, before contrasting GANs with further generative modeling approaches
lately entering the scene. This will allow a contextualized view on the limits
but also benefits of GANs.
- Abstract（参考訳）: 生成ネットワークは、分類、セグメンテーション、オブジェクト検出のCNNと比べて、目的や方法が根本的に異なる。
当初は画像解析ツールではなく、自然に見える画像を作り出すことを意図していた。
敵対的訓練パラダイムは生成方法の安定化のために提案されており、非常に成功したことが証明されている。
本章では,gans(generative adversarial network)のモチベーションを基礎的に紹介するとともに,基本課題と作業機構を抽象化し,初期の実践的アプローチの難しさを導出することにより,その成功の道筋をたどる。
より安定したトレーニングのための方法が示され、また、収束不良とその理由の典型的な兆候も示される。
本章は画像生成と画像解析を目的としたGANに焦点を当てるが、逆行訓練パラダイム自体は画像に特化せず、画像解析のタスクに一般化する。
画像セマンティックセグメンテーションと異常検出のアーキテクチャの例は、GANと、最近出現しているさらなる生成的モデリングアプローチとを対比する前に評価される。
これにより、限界だけでなく、GANのメリットもコンテキスト的に見ることができます。
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