論文の概要: RL-I2IT: Image-to-Image Translation with Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.13672v7
• Date: Tue, 15 Oct 2024 01:57:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-16 13:59:25.744269
• Title: RL-I2IT: Image-to-Image Translation with Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: RL-I2IT:深層強化学習による画像間翻訳
• Authors: Xin Wang, Ziwei Luo, Jing Hu, Chengming Feng, Shu Hu, Bin Zhu, Xi Wu, Hongtu Zhu, Xin Li, Siwei Lyu,
• Abstract要約: 画像から画像への変換(I2IT)手法は,ディープラーニング(DL)モデルの単一実行時に画像を生成する。 深部強化学習(DRL)によるステップワイド意思決定問題としてI2ITを再構成する。 RLベースのI2IT(RL-I2IT)を実現する新しいフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.40719981158774
• License:
• Abstract: Most existing Image-to-Image Translation (I2IT) methods generate images in a single run of a deep learning (DL) model. However, designing such a single-step model is always challenging, requiring a huge number of parameters and easily falling into bad global minimums and overfitting. In this work, we reformulate I2IT as a step-wise decision-making problem via deep reinforcement learning (DRL) and propose a novel framework that performs RL-based I2IT (RL-I2IT). The key feature in the RL-I2IT framework is to decompose a monolithic learning process into small steps with a lightweight model to progressively transform a source image successively to a target image. Considering that it is challenging to handle high dimensional continuous state and action spaces in the conventional RL framework, we introduce meta policy with a new concept Plan to the standard Actor-Critic model, which is of a lower dimension than the original image and can facilitate the actor to generate a tractable high dimensional action. In the RL-I2IT framework, we also employ a task-specific auxiliary learning strategy to stabilize the training process and improve the performance of the corresponding task. Experiments on several I2IT tasks demonstrate the effectiveness and robustness of the proposed method when facing high-dimensional continuous action space problems. Our implementation of the RL-I2IT framework is available at https://github.com/Algolzw/SPAC-Deformable-Registration.
• Abstract（参考訳）: 既存の画像から画像への変換(I2IT)手法は、ディープラーニング(DL)モデルの単一実行で画像を生成する。 しかし、そのような単一ステップモデルの設計は常に困難であり、大量のパラメータが必要であり、すぐに悪いグローバルな最小値に陥り、過度に適合する。 本稿では,深部強化学習(DRL)による段階的意思決定問題としてI2ITを再構成し,RLに基づくI2IT(RL-I2IT)を実現する新しいフレームワークを提案する。 RL-I2ITフレームワークのキーとなる特徴は、モノリシックな学習プロセスを軽量なモデルで小さなステップに分解して、ソースイメージをターゲットイメージに順次変換することである。 従来のRLフレームワークでは,高次元連続状態やアクション空間の扱いが困難なことを考えると,従来のイメージよりも低次元で,かつ,引き込み可能な高次元アクションを生成することができる標準的なアクター・クライブモデルに対して,新しい概念プランによるメタポリシーを導入する。 RL-I2ITフレームワークでは、トレーニングプロセスを安定させ、対応するタスクの性能を向上させるために、タスク固有の補助学習戦略も採用している。 いくつかのI2ITタスクの実験は、高次元連続行動空間問題に直面する際の提案手法の有効性とロバスト性を示している。 RL-I2ITフレームワークの実装はhttps://github.com/Algolzw/SPAC-Deformable-Registrationで公開しています。

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