Fr’echet開始距離における画像ネットクラスの役割【JST・京大機械翻訳】

Kynkaeaenniemi Tuomas; Karras Tero; Aittala Miika; Aila Timo; Lehtinen Jaakko

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202221182980006 整理番号：22P0302676

Fr’echet開始距離における画像ネットクラスの役割【JST・京大機械翻訳】

The Role of ImageNet Classes in Fr\'echet Inception Distance

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発行年： 2022年03月11日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2023年02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)

Fr’echet Incetion Distance(FID)は,データ駆動生成モデリングにおけるランキングモデルのための一次計量である。著しく成功している間,計量は,時々,人間の判断と矛盾することが知られている。これらの不一致の根本原因を調べ,発生画像におけるFID”looks”を可視化した。FIDが(典型的に)計算されている特徴空間は,生成と実画像集合間のTop-N分類のヒストグラムを整列する画像Net分類に近接し,その結果の品質を実際に改善せずにFIDを実質的に低減できることを示した。したがって,FIDは意図的または偶発的な歪みの傾向があると結論する。偶然の歪みの実例として,著者らは,ImageNet事前訓練FastGANがStyleGAN2に匹敵するFIDを達成し,一方,人間評価に関してより悪い事例を論じた。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識 , 図形・画像処理一般

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