論文の概要: Vector quantization loss analysis in VQGANs: a single-GPU ablation study
for image-to-image synthesis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.05242v1
- Date: Wed, 9 Aug 2023 22:02:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-11 14:19:20.202813
- Title: Vector quantization loss analysis in VQGANs: a single-GPU ablation study
for image-to-image synthesis
- Title(参考訳): VQGANのベクトル量子化損失解析:画像-画像合成のためのシングルGPUアブレーション研究
- Authors: Luv Verma, Varun Mohan
- Abstract要約: 本研究では,NVIDIA A100 GPUを用いたベクトル量子化生成共振器ネットワーク(VQGAN)のアブレーション解析を行った。
この研究は、エポック数、画像数、コードブックベクトルの属性、潜在次元など、様々な臨界パラメータのニュアンスの影響について検討した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This study performs an ablation analysis of Vector Quantized Generative
Adversarial Networks (VQGANs), concentrating on image-to-image synthesis
utilizing a single NVIDIA A100 GPU. The current work explores the nuanced
effects of varying critical parameters including the number of epochs, image
count, and attributes of codebook vectors and latent dimensions, specifically
within the constraint of limited resources. Notably, our focus is pinpointed on
the vector quantization loss, keeping other hyperparameters and loss components
(GAN loss) fixed. This was done to delve into a deeper understanding of the
discrete latent space, and to explore how varying its size affects the
reconstruction. Though, our results do not surpass the existing benchmarks,
however, our findings shed significant light on VQGAN's behaviour for a smaller
dataset, particularly concerning artifacts, codebook size optimization, and
comparative analysis with Principal Component Analysis (PCA). The study also
uncovers the promising direction by introducing 2D positional encodings,
revealing a marked reduction in artifacts and insights into balancing clarity
and overfitting.
- Abstract(参考訳): 本研究では,単一のnvidia a100 gpuを用いた画像合成に着目したベクトル量子化生成逆ネットワーク(vqgans)のアブレーション解析を行う。
現在の研究は、特に限られたリソースの制約の中で、エポック数、画像数、コードブックベクトルと潜在次元の属性など、様々な臨界パラメータのニュアンスド効果を探求している。
特に、我々はベクトル量子化損失に注目し、他のハイパーパラメータと損失成分(gan損失)を固定している。
これは離散的潜在空間のより深い理解と、その大きさが再構成にどのように影響するかを探究するために行われた。
しかし,本研究の結果は既存のベンチマークを上回るものではないものの,より小さなデータセットに対するVQGANの挙動,特にアーティファクト,コードブックサイズ最適化,主成分分析(PCA)との比較分析について,大きな光を当てた。
この研究はまた、2次元の位置エンコーディングを導入することで有望な方向性を明らかにし、明快さと過剰フィットのバランスに関して、アーチファクトの著しい削減と洞察を明らかにする。
関連論文リスト
- Implementation of the Principal Component Analysis onto High-Performance Computer Facilities for Hyperspectral Dimensionality Reduction: Results and Comparisons [0.0]
本研究は,主成分分析(PCA)アルゴリズムを2種類の高性能デバイスに実装するものである。
得られた結果は,PCA アルゴリズムのフィールドプログラマブルゲートアレイ (FPGA) による実装と比較された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-27T07:50:45Z) - Mini-Splatting: Representing Scenes with a Constrained Number of Gaussians [4.733612131945549]
本稿では, ブラース分割, 深さ再初期化, ガウスバイナライゼーションとサンプリングによる簡易化など, デンシフィケーションの戦略を紹介する。
これらの技術はガウシアンの空間的位置を再編成し、レンダリング品質、リソース消費、ストレージ圧縮の観点から、様々なデータセットやベンチマークに大幅な改善をもたらした。
提案するMini-Splatting法は,試作パイプラインとシームレスに統合され,ガウス・スプレイティングに基づく今後の研究のための強力なベースラインを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-21T06:34:46Z) - Innovative Horizons in Aerial Imagery: LSKNet Meets DiffusionDet for
Advanced Object Detection [55.2480439325792]
本稿では,LSKNetのバックボーンをDiffusionDetヘッドに統合したオブジェクト検出モデルの詳細な評価を行う。
提案手法は平均精度(MAP)を約45.7%向上させる。
この進歩は、提案された修正の有効性を強調し、航空画像解析の新しいベンチマークを設定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-21T19:49:13Z) - ESSAformer: Efficient Transformer for Hyperspectral Image
Super-resolution [76.7408734079706]
単一ハイパースペクトル像超解像(単一HSI-SR)は、低分解能観測から高分解能ハイパースペクトル像を復元することを目的としている。
本稿では,1つのHSI-SRの繰り返し精製構造を持つESSA注目組込みトランスフォーマネットワークであるESSAformerを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-26T07:45:14Z) - Rank-Enhanced Low-Dimensional Convolution Set for Hyperspectral Image
Denoising [50.039949798156826]
本稿では,ハイパースペクトル(HS)画像の難解化問題に対処する。
ランク付き低次元畳み込み集合(Re-ConvSet)を提案する。
次に、Re-ConvSetを広く使われているU-Netアーキテクチャに組み込んで、HS画像復号法を構築する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-09T13:35:12Z) - SALISA: Saliency-based Input Sampling for Efficient Video Object
Detection [58.22508131162269]
ビデオオブジェクト検出のための新しい一様SALiencyベースの入力SAmpling技術であるSALISAを提案する。
SALISAは小物体の検出を著しく改善することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-05T17:59:51Z) - The KFIoU Loss for Rotated Object Detection [115.334070064346]
本稿では,SkewIoU損失とトレンドレベルアライメントを両立できる近似的損失を考案する上で,有効な方法の1つとして論じる。
具体的には、対象をガウス分布としてモデル化し、SkewIoUのメカニズムを本質的に模倣するためにカルマンフィルタを採用する。
KFIoUと呼ばれる新たな損失は実装が容易で、正確なSkewIoUよりもうまく動作する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-29T10:54:57Z) - You Better Look Twice: a new perspective for designing accurate
detectors with reduced computations [56.34005280792013]
BLT-netは、新しい低計算の2段階オブジェクト検出アーキテクチャである。
非常にエレガントな第1ステージを使用して、オブジェクトをバックグラウンドから分離することで、計算を削減します。
結果のイメージ提案は、高度に正確なモデルによって第2段階で処理される。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-21T12:39:51Z) - Visual Analysis Motivated Rate-Distortion Model for Image Coding [34.76677294980739]
本稿では,VVC(Versatile Video Coding)イントラ圧縮のための視覚解析によるレート歪みモデルを提案する。
提案モデルには,新しいレート割当戦略と新しい歪み測定モデルという2つの大きな貢献がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-21T02:27:34Z) - Class-Wise Principal Component Analysis for hyperspectral image feature
extraction [0.0]
本稿では,超スペクトルデータの教師付き特徴抽出法であるクラスワイズ主成分分析について述べる。
次元削減は超スペクトル画像分類タスクを補完する重要な前処理ステップである。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-09T17:25:11Z) - Effect of Input Noise Dimension in GANs [7.770973053439527]
入力雑音の寸法がGANの性能に及ぼす影響について検討する。
最適結果に対する入力雑音の適切な次元は、使用するデータセットとアーキテクチャに依存することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-15T04:56:52Z)
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。