Fugu-MT 論文翻訳(概要): Fréchet Wavelet Distance: A Domain-Agnostic Metric for Image Generation

論文の概要: Fréchet Wavelet Distance: A Domain-Agnostic Metric for Image Generation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15289v2
Date: Mon, 10 Jun 2024 09:45:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-12 04:18:44.186222
Title: Fréchet Wavelet Distance: A Domain-Agnostic Metric for Image Generation
Title（参考訳）: Fréchet Wavelet Distance:画像生成のためのドメインに依存しないメトリクス
Authors: Lokesh Veeramacheneni, Moritz Wolter, Hildegard Kuehne, Juergen Gall,
Abstract要約: We propose the Fr'echet Wavelet Distance (FWD) as a domain-agnostic metric based on Wavelet Packet Transform ($W_p$)。 FWDは高解像度の画像の広い周波数帯を視認し、空間的側面とテクスチャ的側面の両方を保存する。提案したFWDは,領域シフトを一般化し,改善することができるという,さまざまなデータセットにわたる多様なジェネレータの広範な評価で結論付けている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.995091514262835
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Modern metrics for generative learning like Fr\'echet Inception Distance (FID) demonstrate impressive performance. However, they suffer from various shortcomings, like a bias towards specific generators and datasets. To address this problem, we propose the Fr\'echet Wavelet Distance (FWD) as a domain-agnostic metric based on Wavelet Packet Transform ($W_p$). FWD provides a sight across a broad spectrum of frequencies in images with a high resolution, along with preserving both spatial and textural aspects. Specifically, we use Wp to project generated and dataset images to packet coefficient space. Further, we compute Fr\'echet distance with the resultant coefficients to evaluate the quality of a generator. This metric is general-purpose and dataset-domain agnostic, as it does not rely on any pre-trained network while being more interpretable because of frequency band transparency. We conclude with an extensive evaluation of a wide variety of generators across various datasets that the proposed FWD is able to generalize and improve robustness to domain shift and various corruptions compared to other metrics.
Abstract（参考訳）: Fr\'echet Inception Distance (FID)のような生成学習のための現代的なメトリクスは、素晴らしいパフォーマンスを示している。しかし、特定のジェネレータやデータセットに対するバイアスなど、さまざまな欠点に悩まされている。この問題に対処するために、Fr\'echet Wavelet Distance (FWD) をWavelet Packet Transform(W_p$)に基づくドメインに依存しない計量として提案する。 FWDは高解像度の画像の広い周波数帯を視認し、空間的側面とテクスチャ的側面の両方を保存する。具体的には、Wpを用いて生成された画像とデータセットをパケット係数空間に投影する。さらに、Fr'echet距離を結果係数で計算し、ジェネレータの品質を評価する。このメトリクスは、周波数帯域透過性のために解釈可能でありながら、事前訓練されたネットワークに依存しないため、汎用的でデータセットドメインに依存しない。提案したFWDは、他の指標と比較して、ドメインシフトやさまざまな汚職に対する堅牢性を一般化し、改善できるという、さまざまなデータセットにわたる多様なジェネレータの広範な評価で結論付けている。

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