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#333
summarized by : 綱島 秀樹
どんな論文か?
・教師なしの画像生成において、入力画像を一度元々存在する3DDFAを用いて3Dにし、3D中で回転を行い、2DへのNeural Renderを行い、再構成誤差を取る自己教師あり学習を行うことで、顔の回転を陽に獲得することを可能にした
・生成した回転画像は顔認証などのData Augmentationにも使える
新規性
・教師なしで顔画像の回転が行える点
・顔の回転後の生成品質、顔認証、identificationでSOTA
結果
・顔認証のData Augmentationに使えることを示すためにLFWなどの顔認証やidentificationのデータセットをメインで実験を行っている
・顔の回転後の生成は定性的にSOTA
・顔認証やidentificationでSOTA
その他(なぜ通ったか?等)
顔認証というターゲットに絞って明確な利用可能先を同時に提示することで分野として有益な研究ということを示したので通ったと考えられる。しかしながら、FIDでの評価をもっとしっかりやってほしかった感がある。CelebA-HQの生成画像をどかんとトップに貼っているが、中の実験部分ではほとんどLFWなどの顔認証、identificationのデータセットで行っているので、やや騙された感を感じる。
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