Fugu-MT 論文翻訳(概要): Using Skew to Assess the Quality of GAN-generated Image Features

論文の概要: Using Skew to Assess the Quality of GAN-generated Image Features

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.20636v2
Date: Mon, 29 Apr 2024 23:13:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-01 19:47:42.912934
Title: Using Skew to Assess the Quality of GAN-generated Image Features
Title（参考訳）: GAN生成画像の品質評価にスキューを使う
Authors: Lorenzo Luzi, Helen Jenne, Ryan Murray, Carlos Ortiz Marrero,
Abstract要約: Fr'echet Inception Distance (FID)は、その概念的単純さ、高速な計算時間、人間の知覚との強い相関により広く採用されている。本稿では、画像特徴データにおける第3のモーメントの重要性を考察し、この情報を用いて新しい尺度を定義し、Skew Inception Distance (SID) と呼ぶ。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.300324211572204
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The rapid advancement of Generative Adversarial Networks (GANs) necessitates the need to robustly evaluate these models. Among the established evaluation criteria, the Fr\'{e}chetInception Distance (FID) has been widely adopted due to its conceptual simplicity, fast computation time, and strong correlation with human perception. However, FID has inherent limitations, mainly stemming from its assumption that feature embeddings follow a Gaussian distribution, and therefore can be defined by their first two moments. As this does not hold in practice, in this paper we explore the importance of third-moments in image feature data and use this information to define a new measure, which we call the Skew Inception Distance (SID). We prove that SID is a pseudometric on probability distributions, show how it extends FID, and present a practical method for its computation. Our numerical experiments support that SID either tracks with FID or, in some cases, aligns more closely with human perception when evaluating image features of ImageNet data. Our work also shows that principal component analysis can be used to speed up the computation time of both FID and SID. Although we focus on using SID on image features for GAN evaluation, SID is applicable much more generally, including for the evaluation of other generative models.
Abstract（参考訳）: GAN(Generative Adversarial Networks)の急速な進歩は、これらのモデルを堅牢に評価する必要がある。確立された評価基準の中で、Fr\'{e}chetInception Distance (FID)は、その概念的単純さ、高速な計算時間、人間の知覚との強い相関により広く採用されている。しかし、FIDには固有の制限があり、主に特徴埋め込みがガウス分布に従うという仮定から来ており、したがって最初の2つの瞬間によって定義することができる。本稿では,画像特徴データにおける第3のモーメントの重要性を考察し,この情報を用いて新たな尺度を定義し,Skew Inception Distance (SID) と呼ぶ。 SIDは確率分布の擬似測度であり、FIDをどのように拡張するかを示し、その計算の実用的な方法を示す。我々の数値実験では、SIDはFIDで追跡するか、イメージネットデータのイメージ特性を評価する際に、人間の知覚とより密接に一致している。また、FIDとSIDの両方の計算時間を高速化するために、主成分分析が利用可能であることを示す。 GAN評価における画像特徴に対するSIDの利用に焦点をあてるが、他の生成モデルの評価を含め、SIDはより一般的に適用できる。

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