論文の概要: Facial Image Feature Analysis and its Specialization for Fréchet Distance and Neighborhoods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18430v1
• Date: Wed, 26 Jun 2024 15:27:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-27 13:00:05.271750
• Title: Facial Image Feature Analysis and its Specialization for Fréchet Distance and Neighborhoods
• Title（参考訳）: 顔画像の特徴分析とフレシェ距離と周辺地域の特化
• Authors: Doruk Cetin, Benedikt Schesch, Petar Stamenkovic, Niko Benjamin Huber, Fabio Zünd, Majed El Helou,
• Abstract要約: 画像と画像データセット間の距離を評価することは、視覚に基づく研究の基本的な課題である。 批判にもかかわらず、最もユビキタスな方法はFr'echet Inception Distanceである。 本稿では,Fr'echet 距離と画像近傍の領域の特殊化に関する知見と知見を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.359360389245268
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Assessing distances between images and image datasets is a fundamental task in vision-based research. It is a challenging open problem in the literature and despite the criticism it receives, the most ubiquitous method remains the Fr\'echet Inception Distance. The Inception network is trained on a specific labeled dataset, ImageNet, which has caused the core of its criticism in the most recent research. Improvements were shown by moving to self-supervision learning over ImageNet, leaving the training data domain as an open question. We make that last leap and provide the first analysis on domain-specific feature training and its effects on feature distance, on the widely-researched facial image domain. We provide our findings and insights on this domain specialization for Fr\'echet distance and image neighborhoods, supported by extensive experiments and in-depth user studies.
• Abstract（参考訳）: 画像と画像データセット間の距離を評価することは、視覚に基づく研究の基本的な課題である。 文学における挑戦的なオープン問題であり、その批判にもかかわらず、最もユビキタスな手法は Fr\'echet Inception Distance である。 Inceptionネットワークは特定のラベル付きデータセットであるImageNetでトレーニングされている。 ImageNet上で自己超越学習に移行することで改善が示され、トレーニングデータドメインがオープンな問題として残された。 我々はこの最後の飛躍を行い、広く研究されている顔画像領域におけるドメイン固有の特徴訓練とその特徴距離への影響を初めて分析する。 我々は,Fr'echet 距離と画像近傍の領域専門化に関する知見と知見を提供する。

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