論文の概要: Disentangling Mean Embeddings for Better Diagnostics of Image Generators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01314v1
• Date: Mon, 2 Sep 2024 15:16:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 06:25:12.776947
• Title: Disentangling Mean Embeddings for Better Diagnostics of Image Generators
• Title（参考訳）: イメージジェネレータの診断精度向上のための平均埋め込み
• Authors: Sebastian G. Gruber, Pascal Tobias Ziegler, Florian Buettner,
• Abstract要約: 本稿では,平均埋め込みの余弦的類似性を,個々の画素クラスタに対する余弦的類似性(cosine similarity)の積に拡張する手法を提案する。 実世界の様々なユースケースにおいて、モデル誤動作の画素領域を識別する可能性や説明性をいかに向上させるかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.03654015918289
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The evaluation of image generators remains a challenge due to the limitations of traditional metrics in providing nuanced insights into specific image regions. This is a critical problem as not all regions of an image may be learned with similar ease. In this work, we propose a novel approach to disentangle the cosine similarity of mean embeddings into the product of cosine similarities for individual pixel clusters via central kernel alignment. Consequently, we can quantify the contribution of the cluster-wise performance to the overall image generation performance. We demonstrate how this enhances the explainability and the likelihood of identifying pixel regions of model misbehavior across various real-world use cases.
• Abstract（参考訳）: イメージジェネレータの評価は、特定の画像領域に対する微妙な洞察を提供することにおいて、従来のメトリクスの限界のため、依然として課題である。 画像のすべての領域が同様の容易さで学習されるわけではないため、これは重要な問題である。 本研究では,中心核アライメントによる個々の画素クラスタに対するコサイン類似性の積に平均埋め込みのコサイン類似性を解き放つ新しい手法を提案する。 これにより、クラスタワイズ性能が全体の画像生成性能に与える影響を定量化することができる。 実世界の様々なユースケースにおいて、モデル誤動作の画素領域を識別する可能性や説明性をいかに向上させるかを示す。

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