論文の概要: ParGAN: Learning Real Parametrizable Transformations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.04996v1
• Date: Wed, 9 Nov 2022 16:16:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-10 16:30:45.864348
• Title: ParGAN: Learning Real Parametrizable Transformations
• Title（参考訳）: ParGAN: 真の並列変換を学ぶ
• Authors: Diego Martin Arroyo, Alessio Tonioni, Federico Tombari
• Abstract要約: 本稿では、画像変換学習のためのサイクル一貫性GANフレームワークの一般化であるParGANを提案する。 提案したジェネレータは、画像と変換のパラメトリゼーションの両方を入力とする。 注釈付きパラメトリゼーションを伴わない不整合画像領域では、このフレームワークはスムーズな生成が可能であり、同時に複数の変換を学習できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.51405390150066
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Current methods for image-to-image translation produce compelling results, however, the applied transformation is difficult to control, since existing mechanisms are often limited and non-intuitive. We propose ParGAN, a generalization of the cycle-consistent GAN framework to learn image transformations with simple and intuitive controls. The proposed generator takes as input both an image and a parametrization of the transformation. We train this network to preserve the content of the input image while ensuring that the result is consistent with the given parametrization. Our approach does not require paired data and can learn transformations across several tasks and datasets. We show how, with disjoint image domains with no annotated parametrization, our framework can create smooth interpolations as well as learn multiple transformations simultaneously.
• Abstract（参考訳）: 現在の画像から画像への翻訳方法は説得力のある結果をもたらすが、既存のメカニズムはしばしば制限され直感的ではないため、応用された変換は制御が難しい。 本稿では、シンプルで直感的な制御で画像変換を学習するサイクル一貫性GANフレームワークの一般化であるParGANを提案する。 提案するジェネレータは、画像と変換のパラメータの両方を入力として取ります。 我々は、入力画像の内容を保存するためにこのネットワークをトレーニングし、その結果が与えられたパラメトリゼーションと一致していることを保証する。 当社のアプローチでは、ペアデータを必要としないため、複数のタスクやデータセットで変換を学習することが可能です。 アノテーション付きパラメトリゼーションを伴わない非結合画像ドメインでは、フレームワークがスムーズな補間を生成でき、同時に複数の変換を学習できることを示す。

関連論文リスト

• DynaST: Dynamic Sparse Transformer for Exemplar-Guided Image Generation [56.514462874501675]
  本稿では,動的スパースアテンションに基づくトランスフォーマーモデルを提案する。 このアプローチの核心は、ある位置がフォーカスすべき最適なトークン数の変化をカバーすることに特化した、新しいダイナミックアテンションユニットです。 3つの応用、ポーズ誘導型人物画像生成、エッジベース顔合成、歪みのない画像スタイル転送の実験により、DynaSTは局所的な詳細において優れた性能を発揮することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-13T11:12:03Z)
• XCiT: Cross-Covariance Image Transformers [73.33400159139708]
  本稿では,トークンではなく機能チャネルをまたいで機能する自己注意の「伝達」バージョンを提案する。 その結果、XCAはトークン数に線形複雑さを持ち、高解像度画像の効率的な処理を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-17T17:33:35Z)
• Robust Training Using Natural Transformation [19.455666609149567]
  画像分類アルゴリズムのロバスト性を改善するための逆学習手法であるNaTraを提案する。 クラス識別とは無関係な入力画像の属性をターゲティングし、それらの属性を操作して実世界の自然変換を模倣します。 本手法の有効性を,よく訓練されたGANから導かれる非絡み合った潜在表現を用いて実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-10T01:56:03Z)
• FeatMatch: Feature-Based Augmentation for Semi-Supervised Learning [64.32306537419498]
  本稿では,複雑な変換を多様に生成する特徴量に基づく改良・拡張手法を提案する。 これらの変換は、クラスタリングを通じて抽出したクラス内およびクラス間の両方の情報も利用します。 提案手法は,大規模データセットにスケールアップしながら,より小さなデータセットに対して,現在の最先端技術に匹敵するものであることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-16T17:55:31Z)
• Image-to-image Mapping with Many Domains by Sparse Attribute Transfer [71.28847881318013]
  教師なし画像と画像の変換は、2つの領域間の一対のマッピングを、ポイント間の既知のペアワイズ対応なしで学習することで構成される。 現在の慣例は、サイクル一貫性のあるGANでこのタスクにアプローチすることです。 そこで本研究では,ジェネレータを直接,潜在層における単純なスパース変換に制限する代替手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-23T19:52:23Z)
• Probabilistic Spatial Transformer Networks [0.6999740786886537]
  本稿では、決定論的ではなく、変換を推定する確率的拡張を提案する。 これら2つの特性が,分類性能,ロバスト性,モデル校正性の向上につながることを示す。 さらに、時系列データにおけるモデル性能を改善することにより、非視覚領域へのアプローチが一般化されることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-07T18:22:02Z)
• Fast Symmetric Diffeomorphic Image Registration with Convolutional Neural Networks [11.4219428942199]
  本稿では,新しい非教師付き対称画像登録手法を提案する。 大規模脳画像データセットを用いた3次元画像登録法について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-20T22:07:24Z)
• Fine-grained Image-to-Image Transformation towards Visual Recognition [102.51124181873101]
  我々は,入力画像の同一性を保った画像を生成するために,微細なカテゴリで画像を変換することを目的としている。 我々は、画像のアイデンティティと非関連要因をアンハングルするために、生成的敵ネットワークに基づくモデルを採用する。 CompCarsとMulti-PIEデータセットの実験では、我々のモデルが生成した画像のアイデンティティを、最先端の画像-画像変換モデルよりもはるかによく保存していることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-12T05:26:47Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。