Fugu-MT 論文翻訳(概要): Contrastive Monotonic Pixel-Level Modulation

論文の概要: Contrastive Monotonic Pixel-Level Modulation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.11517v1
Date: Sat, 23 Jul 2022 13:21:24 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-07-26 14:29:45.441041
Title: Contrastive Monotonic Pixel-Level Modulation
Title（参考訳）: コントラスト単調画素レベル変調
Authors: Kun Lu, Rongpeng Li, and Honggang Zhang
Abstract要約: 教師なしかつコントラッシブな連続変調モデルであるMonoPixという新しい定式化を提案する。我々はさらに一歩進めて、重要なが以前に適切に扱えない画素レベルの空間制御を可能にする。 AFHQ cat-dog や Yosemite サマーウィンター翻訳など,さまざまな継続的マッピングタスクに対して,最先端のパフォーマンスが検証されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.8955718159354
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Continuous one-to-many mapping is a less investigated yet important task in both low-level visions and neural image translation. In this paper, we present a new formulation called MonoPix, an unsupervised and contrastive continuous modulation model, and take a step further to enable a pixel-level spatial control which is critical but can not be properly handled previously. The key feature of this work is to model the monotonicity between controlling signals and the domain discriminator with a novel contrastive modulation framework and corresponding monotonicity constraints. We have also introduced a selective inference strategy with logarithmic approximation complexity and support fast domain adaptations. The state-of-the-art performance is validated on a variety of continuous mapping tasks, including AFHQ cat-dog and Yosemite summer-winter translation. The introduced approach also helps to provide a new solution for many low-level tasks like low-light enhancement and natural noise generation, which is beyond the long-established practice of one-to-one training and inference. Code is available at https://github.com/lukun199/MonoPix.
Abstract（参考訳）: 連続した1対多マッピングは、低レベルのビジョンとニューラルイメージの変換において、あまり研究されていないが重要なタスクである。本稿では,教師なしかつコントラストのない連続変調モデルであるmonopixという新しい定式化を提案し,さらに一歩進めて,重要ではあるが適切に処理できない画素レベルの空間制御を実現する。この研究の重要な特徴は、制御信号と領域判別器の間の単調性を、新しい対照的な変調フレームワークと対応する単調性制約でモデル化することである。我々はまた、対数近似の複雑さと高速なドメイン適応をサポートする選択的推論戦略を導入した。最先端のパフォーマンスは、afhq cat-dogやyosemite summer-winter translationなど、さまざまな連続マッピングタスクで検証される。導入されたアプローチは、低照度向上や自然騒音発生といった多くの低レベルのタスクに対する新しいソリューションを提供するのにも役立ちます。コードはhttps://github.com/lukun199/MonoPixで入手できる。

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