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Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networksの紹介
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Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networksの紹介
1.
Image-to-Image Translation with Conditional
Adversarial Networks 論文紹介 Twitter:@UMU____
2.
何の論文か? • 画像から画像への変換を行う方法がたくさん開発されてきた.
3.
何の論文か? • たくさんの手法がある中で,手法の役割/効果について研究.
4.
生成した画像の紹介 • 論文参照(多いので) https://arxiv.org/pdf/1611.07004.pdf
5.
目次 • GAN • cGAN •
Encoder-Decoder vs U-Net • Patch-GAN • L1 vs cGAN vs L1+cGAN
6.
• 敵対的生成ネットワーク(Generative Adversarial
Networks). • G:画像を生成する. • D:画像が本物かどうか判別する. GAN
7.
GAN • Lは,Gが生成した画像と,本物の画像を,それぞれ,Dが 「Gが生成した」,Dが「本物の画像だ」と判別できた頻度が 高いほど,大きな値を取る. 損失関数Lを, • Dの重みは,最大化するように学習. •
Gの重みは,最小化するように学習. →敵対的生成ネットワーク.
8.
GAN • 学習時にはDとGを学習させ,使用時にはGを用いて画像を生 成する.
9.
cGAN • GANは,Gの入力値として高次元のラ ンダム値を使用していた. • cGAN(conditional-GAN)は,GとDの入 力値にお手本画像を与える. →このようにすることで,お手本画像と 本物の画像の関係性に基づいた画像を, 生成できる.
10.
Encoder-Decoder vs U-Net •
Gでは,お手本画像をもとに画 像を生成する. • E-Dモデル(左)では, Convolution層でどんどん画像が 畳み込まれて,生成(DeConvoluton) するときにはお手本画像のどの 部分のピクセルを生成すべきな のかという情報が失われる. • U-Netでは,層を飛び越えて接続 することで,これを解決. Gの中身
11.
Encoder-Decoder vs U-Net •
E-DよりもU- Netの方が,良 い結果を与える.
12.
Patch-GAN • Patch-GANは,Dによって画像が本物かどうかを識別するとき に,画像の全体を見るのではなく,局所領域を見て本物かどう かを判定する. →これによって,画像の低周波成分の妥当性より,高周波成分の 妥当性が確保される. Dに入力する局所領域の大きさによっ て生成画像の性質が変化する.
13.
Patch-GAN • Dに入力する局所領域の大きさについて 局所領域を小さくしていくと,全体的な妥当性が失われる. 局所領域を大きくしていくと,局所的な妥当性が失われる 局所領域が大きいと学習すべきパラ メータが増大するという問題点もあり 局所領域が小さいとColorful
14.
L1 vs cGAN
vs L1+cGAN
15.
L1 vs cGAN
vs L1+cGAN • 損失関数にL1正規化項を入れることで,全体的な妥当性(低周 波領域での妥当性)が確保される. • cGANでは(PatchGANの導入によって)高周波成分の妥当性が確 保される →cGANにL1正規化を追加し, 局所的・全体的に妥当性を生む. ※Semantic segmentationなどのhigh detailedな画 像が要求されない場合は,L1正規化のみの方が良 い.
16.
まとめ • GANを用いた画像生成で用いられる様々な手法を評価し,良い 構成方法を検討した.
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