論文の概要: Style Feature Extraction Using Contrastive Conditioned Variational Autoencoders with Mutual Information Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08068v2
• Date: Thu, 16 Mar 2023 08:59:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-25 03:35:20.155182
• Title: Style Feature Extraction Using Contrastive Conditioned Variational Autoencoders with Mutual Information Constraints
• Title（参考訳）: 相互情報制約付きコントラスト条件付き変分オートエンコーダを用いたスタイル特徴抽出
• Authors: Suguru Yasutomi, Toshihisa Tanaka
• Abstract要約: 条件付きVAE(CVAE)は、クラスラベルを使ってスタイルを分離することができるが、ラベルのないデータを使ってスタイルだけを抽出する方法は確立されていない。 ラベルなしデータのみを用いてスタイル特徴を抽出するCVAE方式を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.670305538969914
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Extracting fine-grained features such as styles from unlabeled data is crucial for data analysis. Unsupervised methods such as variational autoencoders (VAEs) can extract styles that are usually mixed with other features. Conditional VAEs (CVAEs) can isolate styles using class labels; however, there are no established methods to extract only styles using unlabeled data. In this paper, we propose a CVAE-based method that extracts style features using only unlabeled data. The proposed model consists of a contrastive learning (CL) part that extracts style-independent features and a CVAE part that extracts style features. The CL model learns representations independent of data augmentation, which can be viewed as a perturbation in styles, in a self-supervised manner. Considering the style-independent features from the pretrained CL model as a condition, the CVAE learns to extract only styles. Additionally, we introduce a constraint based on mutual information between the CL and VAE features to prevent the CVAE from ignoring the condition. Experiments conducted using two simple datasets, MNIST and an original dataset based on Google Fonts, demonstrate that the proposed method can efficiently extract style features. Further experiments using real-world natural image datasets were also conducted to illustrate the method's extendability.
• Abstract（参考訳）: ラベルのないデータからスタイルなどのきめ細かい特徴を抽出することは、データ分析に不可欠である。 変分オートエンコーダ(VAE)のような教師なしの手法は、通常他の特徴と混在するスタイルを抽出することができる。 条件付きVAE(CVAE)は、クラスラベルを用いてスタイルを分離することができるが、ラベルなしデータを用いてスタイルのみを抽出する確立した方法はない。 本稿では,未ラベルデータのみを用いてスタイル特徴を抽出するCVAE方式を提案する。 提案モデルは,スタイル非依存の特徴を抽出したコントラスト学習(cl)部分と,スタイル特徴を抽出するcvae部分からなる。 clモデルは、データ拡張とは独立に表現を学習するが、これはスタイルにおける摂動と見なすことができる。 事前訓練されたCLモデルのスタイルに依存しない特徴を条件として、CVAEはスタイルのみを抽出することを学ぶ。 さらに,CVAEが条件を無視しないように,CL特徴とVAE特徴の相互情報に基づく制約を導入する。 Google Fontsに基づく2つの単純なデータセットMNISTと元のデータセットを用いて実験を行い、提案手法が効率的にスタイル特徴を抽出できることを実証した。 実世界の自然画像データセットを用いたさらなる実験も行われた。

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