文献

J-GLOBAL ID：202002242791357096   整理番号：20A2694189

GIQA:生成画質評価【JST・京大機械翻訳】

GIQA: Generated Image Quality Assessment

著者 (4件)： Gu Shuyang (University of Science and Technology of China, Hefei, China) ,  Bao Jianmin (Microsoft Research, Beijing, China) ,  Chen Dong (Microsoft Research, Beijing, China) ,  Wen Fang (Microsoft Research, Beijing, China)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12356  ページ： 369-385  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 生成敵対ネットワーク(GAN)は,今日,印象的な結果を達成するが,全ての生成画像は完全ではない。多くの定量的基準が,最近,生成モデルに対して出現したが,それらのどれも単一生成画像に対して設計されていない。本論文では,各生成画像の品質を定量的に評価する,新しい研究トピック,Generated Image Quality Assessment(GIQA)を提案した。2つの展望から3つのGIQAアルゴリズムを導入した:学習ベースとデータベース。異なるデータセット上で様々な最近のGANモデルにより生成された多数の画像を評価し,それらが人間評価と一致することを示した。さらに,GIQAは,生成モデルのリアリズムと多様性を別々に評価して,結果を改善するためにGANの訓練におけるオンラインハードネガティブマイニング(OHEM)を可能にする多くのアプリケーションに対して利用可能である。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  学習 ,  データベース ,  ネットワーク ,  *応用プログラム
準シソーラス用語： *画質評価 ,  生成モデル ,  合成画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 生成モデル ,  生成敵対ネットワーク ,  画質評価

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (1件)： 画質評価