論文の概要: High Fidelity Synthetic Face Generation for Rosacea Skin Condition from Limited Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.04839v1
• Date: Wed, 8 Mar 2023 19:18:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-10 17:17:54.402819
• Title: High Fidelity Synthetic Face Generation for Rosacea Skin Condition from Limited Data
• Title（参考訳）: 限られたデータによるロサセア皮膚条件の高忠実合成顔生成
• Authors: Anwesha Mohanty, Alistair Sutherland, Marija Bezbradica, Hossein Javidnia
• Abstract要約: StyleGANは主にStyleGANの変種であるが、合成顔画像の生成において有望な結果を示している。 300枚のフルフェイス画像を持つRosaceaの小さなデータセットを使用して、合成データを生成する可能性をさらに調査する。 予備実験では、モデルが微調整され、様々な実験条件がロサチアの特徴の忠実さにどのように影響するかが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.27998963147546135
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Similar to the majority of deep learning applications, diagnosing skin diseases using computer vision and deep learning often requires a large volume of data. However, obtaining sufficient data for particular types of facial skin conditions can be difficult due to privacy concerns. As a result, conditions like Rosacea are often understudied in computer-aided diagnosis. The limited availability of data for facial skin conditions has led to the investigation of alternative methods for computer-aided diagnosis. In recent years, Generative Adversarial Networks (GANs), mainly variants of StyleGANs, have demonstrated promising results in generating synthetic facial images. In this study, for the first time, a small dataset of Rosacea with 300 full-face images is utilized to further investigate the possibility of generating synthetic data. The preliminary experiments show how fine-tuning the model and varying experimental settings significantly affect the fidelity of the Rosacea features. It is demonstrated that $R_1$ Regularization strength helps achieve high-fidelity details. Additionally, this study presents qualitative evaluations of synthetic/generated faces by expert dermatologists and non-specialist participants. The quantitative evaluation is presented using a few validation metric(s). Furthermore a number of limitations and future directions are discussed. Code and generated dataset are available at: \url{https://github.com/thinkercache/stylegan2-ada-pytorch}
• Abstract（参考訳）: 多くのディープラーニングアプリケーションと同様に、コンピュータビジョンとディープラーニングを用いた皮膚疾患の診断には大量のデータが必要である。 しかし、プライバシー上の懸念から、特定の種類の顔の皮膚の状態について十分なデータを得ることは困難である。 結果として、ロサチアのような症状はコンピュータ支援診断においてしばしば研究される。 顔の皮膚の状態に関するデータは限られており、コンピュータ支援診断の代替方法が検討されている。 近年、主にスタイルGANの変種であるGAN(Generative Adversarial Networks)は、合成顔画像の生成において有望な結果を示している。 本研究では,300枚のフルフェイス画像を持つRosaceaの小さなデータセットを初めて利用し,合成データの生成可能性について検討した。 予備実験では、モデルの微調整と様々な実験条件がロサチアの特徴の忠実さにどのように影響するかが示されている。 R_1$正規化強度は高忠実度の詳細を達成するのに役立つことが示されている。 また, 皮膚科医と非専門医による合成/生成顔の質的評価を行った。 定量的評価は,いくつかの検証指標を用いて行った。 さらに、いくつかの制限と今後の方向性について論じる。 コードと生成されたデータセットは、 \url{https://github.com/thinkercache/stylegan2-ada-pytorch} で利用可能である。

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