論文の概要: Attention Mechanism for Contrastive Learning in GAN-based Image-to-Image Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.12052v1
• Date: Thu, 23 Feb 2023 14:23:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-24 14:47:08.412344
• Title: Attention Mechanism for Contrastive Learning in GAN-based Image-to-Image Translation
• Title（参考訳）: GANを用いた画像間翻訳におけるコントラスト学習の注意機構
• Authors: Hanzhen Zhang, Liguo Zhou, Ruining Wang, Alois Knoll
• Abstract要約: 本稿では,異なる領域にまたがって高品質な画像を生成可能なGANモデルを提案する。 実世界から取得した画像データと3Dゲームからのシミュレーション画像を用いて、Contrastive Learningを利用してモデルを自己指導的に訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.90801108629495
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Using real road testing to optimize autonomous driving algorithms is time-consuming and capital-intensive. To solve this problem, we propose a GAN-based model that is capable of generating high-quality images across different domains. We further leverage Contrastive Learning to train the model in a self-supervised way using image data acquired in the real world using real sensors and simulated images from 3D games. In this paper, we also apply an Attention Mechanism module to emphasize features that contain more information about the source domain according to their measurement of significance. Finally, the generated images are used as datasets to train neural networks to perform a variety of downstream tasks to verify that the approach can fill in the gaps between the virtual and real worlds.
• Abstract（参考訳）: 自動運転アルゴリズムを最適化するために実際の道路テストを使うことは時間がかかり、資本集約的です。 そこで本研究では,異なる領域にまたがって高品質な画像を生成可能なGANモデルを提案する。 さらにContrastive Learningを利用して、実世界から取得した画像データと3Dゲームからのシミュレーション画像を用いて、モデルを自己指導的に訓練する。 本稿では,重要度の測定に基づいて,ソース領域に関するより多くの情報を含む特徴を強調するために,注意機構モジュールも適用する。 最後に、生成された画像はデータセットとして使用され、ニューラルネットワークをトレーニングし、さまざまな下流タスクを実行し、アプローチが仮想世界と現実世界のギャップを埋めることができるかを検証する。

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