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J-GLOBAL ID：202102281333899565   整理番号：21A0235707

協調蒸留とカーネル分解による顔メイクアップ転送ネットワークの圧縮【JST・京大機械翻訳】

Compressing Facial Makeup Transfer Networks by Collaborative Distillation and Kernel Decomposition

著者 (5件)： Yang Bianjiang (Zhejiang University,Chu Kochen Honors College,Hangzhou,China) ,  Hui Zi (Zhejiang University,College of Information Science and Electronic Engineering,Hangzhou,China) ,  Hu Haoji (Zhejiang University,College of Information Science and Electronic Engineering,Hangzhou,China) ,  Hu Xinyi (Zhejiang University,College of Information Science and Electronic Engineering,Hangzhou,China) ,  Yu Lu (Zhejiang University,College of Information Science and Electronic Engineering,Hangzhou,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： VCIP  ページ： 46-49  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 顔メークアップ転送ネットワークが知覚的に plなメークアップ画像を生成する際に高品質な性能を達成したが,その能力はネットワークアーキテクチャの大規模計算と記憶によってまだ制限される。協調蒸留とカーネル分解で,顔メークアップ転送ネットワークを圧縮することによってこの問題に対処した。協調蒸留の主なアイデアは,エンコーダ-デコーダ対が,低レベルビジョンタスクの新しい種類の知識と見なされる,排他的協調関係を構築するという知見によって支えられている。カーネル分解のために,オリジナルネットワークから光加重畳込みニューラルネットワーク(CNN)を構築するために畳み込みカーネルの深さ方向分離を適用した。広範な実験は,最先端の顔メークアップ転送ネットワークΔΣ BeautyGAN[1]に適用した場合,圧縮法の有効性を示した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ネットワーク ,  蒸留 ,  復号器 ,  メーキャップ ,  符号器 ,  有効性 ,  ネットワークアーキテクチャ
準シソーラス用語： 高品質 ,  大規模計算 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： 協調 ,  蒸留 ,  カーネル ,  分解 ,  顔 ,  メイクアップ ,  転送