マスクサイクルGAN:解釈可能な潜在変数による不対マルチモーダルドメイン翻訳【JST・京大機械翻訳】

Wang Minfa

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212853391702 整理番号：22P0350056

マスクサイクルGAN:解釈可能な潜在変数による不対マルチモーダルドメイン翻訳【JST・京大機械翻訳】

Mask CycleGAN: Unpaired Multi-modal Domain Translation with Interpretable Latent Variable

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発行年： 2022年05月14日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年05月14日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

MaskサイクルGAN,CycleGANに基づいて構築された不対画像ドメイン翻訳用の新しいアーキテクチャを提案し,2つの課題に取り組んだ。1)画像翻訳における単峰性,2)潜在変数の解釈性の欠如。技術的アプローチにおける著者らの革新は,マスキング方式,発電機,および目的の3つのキーコンポーネントから成る。実験結果は,このアーキテクチャが制御可能な方法で生成された画像に変化をもたらし,異なるマスクに対して合理的にロバストであることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般 , 符号理論

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