#53
summarized by : 福原吉博 (Yoshihiro Fukuhara)
Rethinking and Improving the Robustness of Image Style Transfer
Pei Wang, Yijun Li, Nuno Vasconcelos

どんな論文か？

ResNet 等のモデルで Style Transfer が上手くいかない理由を研究. Residual Connection が深い層で作るエントロピーの小さい特徴量マップが Style Transferには好ましくないことを確認. 更に StyleTransfer をよりロバストにする Stylization With Activation smoothinG (SWAG) を提案.
placeholder

新規性

Style Transfer が ResNet 等のモデルで上手くいかない原因が Residual Connection 構造によるピークが大きく, エントロピーが小さいアクティベーションにあることを特定した. また, 前述の問題を Softmax Transformation を使用してアクティベーションを滑らかにし, エントロピーを大きくする手法（SWAG）を提案.

結果

提案手法は ResNet においてもクオリティの高い Style Transfer を実現可能で, 既存手法よりも良い結果を示した. 更に, 提案手法は重みがランダムのモデルにおいても一定の Style Transfer を実現したことから, Style Transfer においては学習した重みよりも, 特徴量を抽出するモデルの構造の方が重要であることが示唆された.

その他（なぜ通ったか？等）

このページで利用されている画像は論文から引用しています．