論文の概要: Evaluation in Neural Style Transfer: A Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.17109v1
• Date: Tue, 30 Jan 2024 15:45:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-31 14:33:04.085948
• Title: Evaluation in Neural Style Transfer: A Review
• Title（参考訳）: ニューラル・スタイル・トランスファーの評価 : 概観
• Authors: Eleftherios Ioannou and Steve Maddock
• Abstract要約: 既存の評価手法の詳細な分析を行い、現在の評価手法の不整合と限界を特定し、標準化された評価手法の推奨を行う。 我々は、ロバストな評価フレームワークの開発により、より有意義で公平な比較が可能になるだけでなく、この分野における研究成果の理解と解釈を高めることができると考えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7614628596146599
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The field of Neural Style Transfer (NST) has witnessed remarkable progress in the past few years, with approaches being able to synthesize artistic and photorealistic images and videos of exceptional quality. To evaluate such results, a diverse landscape of evaluation methods and metrics is used, including authors' opinions based on side-by-side comparisons, human evaluation studies that quantify the subjective judgements of participants, and a multitude of quantitative computational metrics which objectively assess the different aspects of an algorithm's performance. However, there is no consensus regarding the most suitable and effective evaluation procedure that can guarantee the reliability of the results. In this review, we provide an in-depth analysis of existing evaluation techniques, identify the inconsistencies and limitations of current evaluation methods, and give recommendations for standardized evaluation practices. We believe that the development of a robust evaluation framework will not only enable more meaningful and fairer comparisons among NST methods but will also enhance the comprehension and interpretation of research findings in the field.
• Abstract（参考訳）: ニューラル・スタイル・トランスファー(NST)の分野は、芸術的、フォトリアリスティックなイメージと例外的な品質の動画を合成できるアプローチによって、ここ数年で顕著な進歩を遂げてきた。 これらの結果を評価するために、左右比較に基づく著者の意見、参加者の主観的判断を定量化する人的評価研究、アルゴリズムの性能の異なる側面を客観的に評価する数量的数値メトリクスなど、評価方法や指標の多様な景観が用いられる。 しかし、結果の信頼性を保証できる最も適切かつ効果的な評価手順については合意が得られていない。 本稿では,既存の評価手法を詳細に分析し,現在の評価手法の不整合と限界を特定し,標準化された評価手法の推奨を行う。 頑健な評価フレームワークの開発は,NST手法のより意味のある,より公平な比較を可能にするだけでなく,この分野における研究成果の理解と解釈を促進できると考えている。

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