論文の概要: FQGA-single: Towards Fewer Training Epochs and Fewer Model Parameters for Image-to-Image Translation Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.09218v4
• Date: Mon, 11 Aug 2025 03:55:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-12 21:23:28.070861
• Title: FQGA-single: Towards Fewer Training Epochs and Fewer Model Parameters for Image-to-Image Translation Tasks
• Title（参考訳）: FQGA-Single:画像から画像への翻訳作業における低トレーニングエポックと低モデルパラメータを目指して
• Authors: Cho Yang,
• Abstract要約: 本稿では、高品質な医用合成CT(sCT)生成画像をより効率的に作成するために、CycleGAN: FQGA-singleにインスパイアされた新しいモデルを提案する。 ベンチマークおよびCBCT-to-sCT生成画像の品質の比較に使用されるCycleGANモデルを用いて,SynthRAD Grand Challengeデータセット上で評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes a novel model inspired by CycleGAN: FQGA-single to produce high quality medical synthetic CT (sCT) generated images more efficiently. Evaluations were done on the SynthRAD Grand Challenge dataset with the CycleGAN model used for benchmarking and for comparing the quality of CBCT-to-sCT generated images from both a quantitative and qualitative perspective. Finally, this paper also explores ideas from the paper "One Epoch Is All You Need" to compare models trained on a single epoch versus multiple epochs. Astonishing results from FQGA-single were obtained during this exploratory experiment, which show that the performance of FQGA-single when trained on a single epoch surpasses itself when trained on multiple epochs. More surprising is that its performance also surpasses CycleGAN's multiple-epoch and single-epoch models, and even a modified version of CycleGAN.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、高品質な医用合成CT(sCT)生成画像をより効率的に作成するために、CycleGAN: FQGA-singleにインスパイアされた新しいモデルを提案する。 ベンチマークおよびCBCT-to-sCT生成画像の品質の比較に使用されるCycleGANモデルを用いて,SynthRAD Grand Challengeデータセット上で評価を行った。 最後に、一つのエポックで訓練されたモデルと複数のエポックで訓練されたモデルを比較するために、論文"One Epoch Is All You Need"のアイデアについても検討する。 この探索実験では, 単一エポックでトレーニングした場合のFQGAシングルのパフォーマンスが, 複数エポックでトレーニングした場合のFQGAシングルよりも優れていた。 さらに驚きなのは、CycleGANのマルチエポックモデルやシングルエポックモデル、さらにはCycleGANの修正バージョンよりもパフォーマンスが優れていることだ。

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