プラグイン反転:データ増強による視覚のためのモデル-アグノスティック反転【JST・京大機械翻訳】

Ghiasi Amin; Kazemi Hamid; Reich Steven; Zhu Chen; Goldblum Micah; Goldstein Tom

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202221035228269 整理番号：22P0282121

プラグイン反転:データ増強による視覚のためのモデル-アグノスティック反転【JST・京大機械翻訳】

Plug-In Inversion: Model-Agnostic Inversion for Vision with Data Augmentations

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発行年： 2022年01月30日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月30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)

モデル反転のための既存の技法は,通常,適切な画像を生成するために,各ネットワークに対して個別に較正しなければならない,全変動あるいは特徴正則化のようなハードツーチュア正則化器に依存する。本研究では,Plug-In Inversionを導入し,これは単純な集合のセットに依存し,過度のハイパーパラメータチューニングを必要としない。提案した増強ベーススキームの下で,入力次元またはアーキテクチャに関係なく,広範囲の画像分類モデルを反転するために,同じ集合増強ハイパーパラメータを用いることができる。ImageNetデータセット上で訓練されたVision Transformers(ViT)とMulti-Layer Perceptrons(MLP)を反転させることで,著者らのアプローチの実用性を例示して,著者らの知識の最良なタスクは,いかなる以前の研究によってもうまく達成されていない。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般 , 人工知能 , パターン認識

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