敵対的生成ネットワークにより文から生成される画像の意味的評価に関する検討

柳凜太郎; 藤後廉; 小川貴弘; 長谷山美紀

文献

J-GLOBAL ID：201902214957802635 整理番号：19A1931634

敵対的生成ネットワークにより文から生成される画像の意味的評価に関する検討

A Note on Semantic Evaluation of Images Generated by Text-to-image Generative Adversarial Networks

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資料名：
巻： 119 号： 132(HIP2019 29-33) ページ： 21-24 発行年： 2019年07月12日
JST資料番号： S0532B ISSN： 0913-5685 資料種別：会議録 (C)
記事区分：原著論文発行国：日本 (JPN) 言語：日本語 (JA)

入力文を表現する画像を生成する研究において,生成された画像の質を評価することは,その手法の有効性を示すために重要である.生成された画像(以降,生成画像)の質に対する評価項目として「視覚的な整然性」および「入力文の意味内容の表現度合い」の二点が挙げられる.従来研究では,前者の評価に対する議論は多くなされてきたが,後者の評価に対する議論は依然として少なく,今後検討すべき課題の一つである.そこで本稿では生成画像の質の評価について「入力文の意味内容の表現度合い」に着目した,新たな評価指標を提案する.提案手法では入力文により生成された画像から,その画像の意味内容を表現する文をimage-to-textモデルを用いて生成する.そして,この生成文と入力文との類似度を評価指標として定義する.これにより,生成画像における「入力文の意味内容の表現度合い」を,定量的に評価することが可能となる.本文では,一般に公開されているデータセットを用いた実験により提案手法の有効性を確認する.(著者抄録)

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図形・画像処理一般

引用文献 (13件)：

I.J. Goodfellow, J. Pouget-abadie, M. Mirza, B. Xu, D. Warde-farley, S. Ozair, A. Courville, and Y. Bengio, ′′Generative adversarial nets,′′ Proceedings of the Advances in Neural Information Processing Systems, pp.2672-2680, 2014.
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R. Yanagi, R. Togo, T. Ogawa, and M. Haseyama, ′′Scene retrieval from multiple resolution generated images based on text-to-Image GAN,′′ Proceedings of the IEEE International Symposium on Circuits and Systems, pp.1-5, 2019.
T.Y. Lin, M. Maire, S. Belongie, J. Hays, P. Perona, D. Ramanan, P. Dollár, and C.L. Zitnick, ′′Microsoft COCO: Common objects in context,′′ Proceedings of the IEEE European Conference on Computer Vision, pp.740-755, 2014.

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