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J-GLOBAL ID：202102259668322506   整理番号：21A3307567

姿勢誘導人物画像生成のための損失関数【JST・京大機械翻訳】

Loss functions for pose guided person image generation

著者 (5件)： Shi Haoyue (Institute of Artificial Intelligence and Robotics, Xi’an Jiaotong University, Xi’an, Shaanxi 710049, China) ,  Wang Le (Institute of Artificial Intelligence and Robotics, Xi’an Jiaotong University, Xi’an, Shaanxi 710049, China) ,  Zheng Nanning (Institute of Artificial Intelligence and Robotics, Xi’an Jiaotong University, Xi’an, Shaanxi 710049, China) ,  Hua Gang (Wormpex AI Research, Bellevue WA 98004, USA) ,  Tang Wei (Department of Computer Science, University of Illinois, Chicago IL 60607, USA)
資料名： Pattern Recognition  (Pattern Recognition)
巻： 122  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0611A  ISSN： 0031-3203  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ポース誘導人画像生成は,ソース人画像をターゲット姿勢に変換することを目的とする。ソース画像に見えないピクセルを生成する必要があるので,それは不良設定問題である。最近の研究は,深いニューラルネットワークの新しいアーキテクチャの設計に焦点を当て,有望な性能を示した。しかし,それらは,一般的画像生成タスク,例えば,敵対損失,L1ノルム損失,知覚損失,およびスタイル損失で広く使われる損失関数を単純に採用し,それは,人の独特の構造パターンを考慮することができない。さらに,各個々の損失とそれらの組合せが生成された人画像にどう影響するかは不明なままである。本論文の目標は,姿勢誘導人画像生成のための損失関数の包括的研究である。これらの一般的損失関数を再考した後,評価メトリックとして広く使用され,生成された画像の知覚品質を捉えることができるので,損失関数として構造類似性(SSIM)指数を考察した。さらに,人々が均一ピクセル値またはテクスチャを持つ部分領域に分割することができるという観察によって動機づけられ,SSIM損失を新しい部分ベースSSIM(PSSIM)損失に拡張し,関節体構造を明確に説明する。次に,新しいPSSIMメトリックを,生成された人画像の品質にアクセスするために自然に提案した。損失関数の深い調査を行うために,単一損失解析,多損失組合せ解析,最適損失組合せ探索,および最先端の方法との比較を含む広範な実験を行った。定量的および定性的な結果は,(1)異なる損失関数を用いた(1)が生成された人画像に有意に影響し,(2)敵対損失,知覚損失,およびPSSIM損失の組合せが人画像生成のための最適な選択であり,(3)提案したPSSIM損失が事前損失に相補的であり,最先端の方法の性能を改善するのを助けることを示した。https://github.com/shyern/Pose-Transfer-pSSIM.gitで公的に利用可能なソースコードを作成した。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *損失関数 ,  ニューラルネットワーク ,  画素 ,  組合せ論 ,  *画像合成 ,  類似性 ,  計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： 知覚品質 ,  ソースコード ,  画素値 ,  ホップ数 ,  L1ノルム ,  構造的類似性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 人物画像生成 ,  損失関数解析 ,  構造類似性指数

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (5件)： 姿勢 ,  誘導 ,  人物 ,  画像生成 ,  損失関数