論文の概要: Conditional Synthetic Food Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09005v1
• Date: Thu, 16 Mar 2023 00:23:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-17 17:22:17.668839
• Title: Conditional Synthetic Food Image Generation
• Title（参考訳）: 条件付き合成食品画像生成
• Authors: Wenjin Fu, Yue Han, Jiangpeng He, Sriram Baireddy, Mridul Gupta, Fengqing Zhu
• Abstract要約: GAN(Generative Adversarial Networks)はその強力な表現学習能力に基づいて画像合成のために広く研究されている。 本研究の目的は,食品画像生成のためのGAN法の性能向上と性能向上である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.235703733345833
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative Adversarial Networks (GAN) have been widely investigated for image synthesis based on their powerful representation learning ability. In this work, we explore the StyleGAN and its application of synthetic food image generation. Despite the impressive performance of GAN for natural image generation, food images suffer from high intra-class diversity and inter-class similarity, resulting in overfitting and visual artifacts for synthetic images. Therefore, we aim to explore the capability and improve the performance of GAN methods for food image generation. Specifically, we first choose StyleGAN3 as the baseline method to generate synthetic food images and analyze the performance. Then, we identify two issues that can cause performance degradation on food images during the training phase: (1) inter-class feature entanglement during multi-food classes training and (2) loss of high-resolution detail during image downsampling. To address both issues, we propose to train one food category at a time to avoid feature entanglement and leverage image patches cropped from high-resolution datasets to retain fine details. We evaluate our method on the Food-101 dataset and show improved quality of generated synthetic food images compared with the baseline. Finally, we demonstrate the great potential of improving the performance of downstream tasks, such as food image classification by including high-quality synthetic training samples in the data augmentation.
• Abstract（参考訳）: GAN(Generative Adversarial Networks)はその強力な表現学習能力に基づいて画像合成のために広く研究されている。 本研究では,合成食品画像生成のスタイルガンとその応用について検討する。 自然画像生成におけるGANの顕著な性能にもかかわらず、食品画像は、高いクラス内多様性とクラス間類似性に悩まされ、過剰適合と合成画像の視覚的アーティファクトをもたらす。 そこで本研究では,食品画像生成のためのGAN法の性能向上を図る。 具体的には,まず,合成食品画像の生成と性能解析のためのベースラインとしてstylegan3を選択した。 そして,訓練期間中に食品画像のパフォーマンス劣化を引き起こす2つの課題を同定した。(1) クラス間特徴の絡み合い,(2) イメージダウンサンプリング中に高精細度の詳細が失われることである。 この問題に対処するため,我々は1つの食品カテゴリを一度に訓練し,特徴の絡み合いを回避し,高解像度データセットから切り出された画像パッチを活用して詳細を保持することを提案する。 本手法をFood-101データセット上で評価し,生成した合成食品画像の品質をベースラインと比較した。 最後に,データ拡張に高品質な合成トレーニングサンプルを含めることで,食品画像分類などの下流タスクのパフォーマンス向上の可能性を示す。

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