論文の概要: Revisiting the Evaluation of Image Synthesis with GANs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.01999v1
• Date: Tue, 4 Apr 2023 17:54:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-05 12:43:23.526250
• Title: Revisiting the Evaluation of Image Synthesis with GANs
• Title（参考訳）: GANを用いた画像合成評価の再検討
• Authors: Mengping Yang, Ceyuan Yang, Yichi Zhang, Qingyan Bai, Yujun Shen, Bo Dai
• Abstract要約: 本研究は, GANを生成モデルの代表として用いて, 合成性能評価に関する実証的研究を行った。 特に,特徴空間におけるデータポイントの表現方法,選択したサンプルを用いた公平距離の計算方法,各集合から使用するインスタンス数について,詳細な分析を行う。 複数のデータセットと設定に関する実験から、(1)CNNベースのアーキテクチャとViTベースのアーキテクチャの両方を含むモデル群が信頼性が高く堅牢な特徴抽出器として機能し、(2)CKA(Centered Kernel Alignment)は、様々な抽出器間で比較しやすくすることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.60061848785543
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A good metric, which promises a reliable comparison between solutions, is essential to a well-defined task. Unlike most vision tasks that have per-sample ground-truth, image synthesis targets generating \emph{unseen} data and hence is usually evaluated with a distributional distance between one set of real samples and another set of generated samples. This work provides an empirical study on the evaluation of synthesis performance by taking the popular generative adversarial networks (GANs) as a representative of generative models. In particular, we make in-depth analyses on how to represent a data point in the feature space, how to calculate a fair distance using selected samples, and how many instances to use from each set. Experiments on multiple datasets and settings suggest that (1) a group of models including both CNN-based and ViT-based architectures serve as reliable and robust feature extractors, (2) Centered Kernel Alignment (CKA) enables better comparison across various extractors and hierarchical layers in one model, and (3) CKA shows satisfactory sample efficiency and complements existing metrics (\textit{e.g.}, FID) in characterizing the similarity between two internal data correlations. These findings help us design a new measurement system, based on which we re-evaluate the state-of-the-art generative models in a consistent and reliable way.
• Abstract（参考訳）: ソリューション間の信頼性の高い比較を約束する良い計量は、明確に定義されたタスクに不可欠である。 サンプルごとの接地構造を持つほとんどの視覚タスクとは異なり、画像合成ターゲットは \emph{unseen} データを生成するため、通常、実際のサンプルと生成されたサンプルの別のセットの間の分布距離で評価される。 本研究は,一般のジェネレーショナル・アドバーサリアン・ネットワーク (gans) を生成モデルの代表として用いることで,合成性能の評価に関する実証的研究を提供する。 特に,特徴空間におけるデータポイントの表現方法,選択したサンプルを用いた公平距離の計算方法,各集合から使用するインスタンス数について,詳細な分析を行う。 複数のデータセットと設定に関する実験から,(1)CNNベースのアーキテクチャとViTベースのアーキテクチャの両方を含むモデル群が信頼性が高く堅牢な特徴抽出器として機能し,(2)CKA(Centered Kernel Alignment)は,複数の抽出器と階層層を1つのモデルで比較し,(3)CKAは十分なサンプル効率を示し,既存のメトリクス(\textit{e.}, FID)を補完する。 これらの知見は,最新の生成モデルを一貫した信頼性のある方法で再評価する,新しい計測システムの設計に有効である。

関連論文リスト

• Latent Semantic Consensus For Deterministic Geometric Model Fitting [109.44565542031384]
  我々はLSC(Latent Semantic Consensus)と呼ばれる効果的な方法を提案する。 LSCは、モデルフィッティング問題をデータポイントとモデル仮説に基づく2つの潜在意味空間に定式化する。 LSCは、一般的な多構造モデルフィッティングのために、数ミリ秒以内で一貫した、信頼性の高いソリューションを提供することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-11T05:35:38Z)
• The Importance of Downstream Networks in Digital Pathology Foundation Models [1.689369173057502]
  162のアグリゲーションモデル構成を持つ3つの異なるデータセットにまたがる7つの特徴抽出モデルを評価する。 多くの特徴抽出器モデルの性能は顕著に類似していることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-29T16:54:25Z)
• RGM: A Robust Generalizable Matching Model [49.60975442871967]
  RGM(Robust Generalist Matching)と呼ばれる疎密マッチングのための深部モデルを提案する。 合成トレーニングサンプルと実世界のシナリオのギャップを狭めるために、我々は、疎対応基盤真理を持つ新しい大規模データセットを構築した。 さまざまな密集したスパースなデータセットを混ぜ合わせることができ、トレーニングの多様性を大幅に改善しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-18T07:30:08Z)
• Unsupervised evaluation of GAN sample quality: Introducing the TTJac Score [5.1359892878090845]
  データフリーで個々の合成画像の忠実度を測定するために「TTJac score」を提案する。 FFHQ, AFHQ-Wild, LSUN-Cars, LSUN-Horseデータセット上でのStyleGAN 2およびStyleGAN 2 ADAモデルに適用した実験結果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-31T19:55:50Z)
• Robustness Analysis of Deep Learning Models for Population Synthesis [5.9106199000537645]
  複数のデータセットに対するロバスト性を評価するため, 深部生成モデルのブートストラップ信頼区間を示す。 これらのモデルは、2008年、2013年、2018年のモントリオール・オリジン・デスチネーション・サーベイの複数の旅行日記に実装されている。 その結果,CTGANの予測誤差は,複数のデータセットに対する堅牢性を示す信頼区間が狭かった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-23T22:55:55Z)
• SynBench: Task-Agnostic Benchmarking of Pretrained Representations using Synthetic Data [78.21197488065177]
  近年、下流のタスクで大規模なデータで事前訓練された微調整大型モデルが成功し、ディープラーニングにおける重要なパラダイムシフトにつながった。 本稿では,合成データを用いて事前学習した表現の質を測定するためのタスク非依存フレームワークであるtextitSynBenchを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-06T15:25:00Z)
• IMACS: Image Model Attribution Comparison Summaries [16.80986701058596]
  我々は,勾配に基づくモデル属性とアグリゲーションと可視化技術を組み合わせたIMACSを提案する。 IMACSは評価データセットから適切な入力特徴を抽出し、類似性に基づいてクラスタ化し、類似した入力特徴に対するモデル属性の違いを可視化する。 本稿では,衛星画像上で訓練した2つのモデル間の領域シフトによる行動差を明らかにする方法を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-26T21:35:14Z)
• How Faithful is your Synthetic Data? Sample-level Metrics for Evaluating and Auditing Generative Models [95.8037674226622]
  ドメインに依存しない方法で生成モデルの忠実度,多様性,一般化性能を特徴付ける3次元評価指標を提案する。 当社のメトリクスは、精度リコール分析により統計的発散測定を統合し、モデル忠実度と多様性のサンプルおよび分布レベルの診断を可能にします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-17T18:25:30Z)
• Robust Finite Mixture Regression for Heterogeneous Targets [70.19798470463378]
  本稿では,サンプルクラスタの探索と,複数の不完全な混合型ターゲットを同時にモデル化するFMRモデルを提案する。 我々は、高次元の学習フレームワークの下で、無症状のオラクルのパフォーマンス境界をモデルに提供します。 その結果,我々のモデルは最先端の性能を達成できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-12T03:27:07Z)

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。