#810
summarized by : yasud
Coloring With Limited Data: Few-Shot Colorization via Memory Augmented Networks

どんな論文か?

Few-Shotで自動着色を行うタスク。memory networkの考え方と、教師なしで同じクラスのものかを判定して着色に反映するためのthreshold triplet loss(TTL)を提案している。また、生成には条件付きGANを使っている。
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新規性

既存手法は、学習データとして多くを使用せざるをえないモデルが多い。それに対して、memory networkの考え方を導入し、支配的な色が多くの部分を閉めてしまう現象を回避している。

結果

複数のデータセットにおいて定性的、定量的評価でSoTA。定量的評価では人による評価とLPIPS距離を測っている。

その他(なぜ通ったか?等)