#224
summarized by : Akihiro FUJII
ReMix: Towards Image-to-Image Translation With Limited Data

どんな論文か?

データが少ない状態におけるStyleTransferは過適合が発生しやすいが、特徴空間上でサンプルを混ぜ合わせたものを使うことにより、その問題を回避するRiMixを提案。データセットの10%しかなくても上手くスタイル変換が可能。
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新規性

データが少ない状態でGANが過適合しやすいことは以前より問題になっていたが、特徴量空間において混ぜ合わせることで回避することを提案した。

結果

人の顔の変換をe CASIA NIR-VIS 2.0で、動物の顔変換をAFHQで、実施しデータが少ない状態で、性能が出ていることを確認した。

その他(なぜ通ったか?等)