論文の概要: MANGO: Disentangled Image Transformation Manifolds with Grouped Operators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.09542v1
• Date: Sat, 14 Sep 2024 21:42:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-17 20:17:37.557635
• Title: MANGO: Disentangled Image Transformation Manifolds with Grouped Operators
• Title（参考訳）: MANGO: グループ演算子を用いた遠方変換マニフォールド
• Authors: Brighton Ancelin, Yenho Chen, Peimeng Guan, Chiraag Kaushik, Belen Martin-Urcelay, Alex Saad-Falcon, Nakul Singh,
• Abstract要約: 画像変換を記述する不整合演算子を学習するためのMANGO (Transformation Manifolds with Grouped Operators)を提案する。 我々は、MANGOが画像変換の合成を可能にし、以前の作業よりも100倍のスピードアップをもたらすワンフェーズトレーニングルーチンを導入することを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9842069223476794
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning semantically meaningful image transformations (i.e. rotation, thickness, blur) directly from examples can be a challenging task. Recently, the Manifold Autoencoder (MAE) proposed using a set of Lie group operators to learn image transformations directly from examples. However, this approach has limitations, as the learned operators are not guaranteed to be disentangled and the training routine is prohibitively expensive when scaling up the model. To address these limitations, we propose MANGO (transformation Manifolds with Grouped Operators) for learning disentangled operators that describe image transformations in distinct latent subspaces. Moreover, our approach allows practitioners the ability to define which transformations they aim to model, thus improving the semantic meaning of the learned operators. Through our experiments, we demonstrate that MANGO enables composition of image transformations and introduces a one-phase training routine that leads to a 100x speedup over prior works.
• Abstract（参考訳）: 例から直接意味論的に意味のある画像変換(回転、厚み、ぼやけなど)を学ぶことは難しい課題である。 近年,Manifold Autoencoder (MAE) は,実例から画像変換を直接学習するために,一連のリー群演算子を用いて提案されている。 しかし、この手法には制限があり、学習した演算子をアンタングルにすることは保証されておらず、モデルをスケールアップする際にトレーニングルーチンは違法に高価である。 これらの制約に対処するため、我々は、異なる潜在部分空間における画像変換を記述する不整合作用素を学習するためのMANGO(Transformation Manifolds with Grouped Operators)を提案する。 さらに,本手法では,どの変換をモデル化するかを実践者が定義できるので,学習者の意味的意味が向上する。 実験により、MANGOは画像変換の合成を可能にし、従来の100倍のスピードアップをもたらす一相トレーニングルーチンを導入することを実証した。

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