#635
summarized by : 金城 忍
Adaptive Convolutions for Structure-Aware Style Transfer

どんな論文か?

空間方向の局所的な特徴量を学習し、それと学習可能なシフトパラメータを用いて、チャンネル方向の統計情報で正規化された入力画像を線形変換することで、大域的構造と局所的構造を捉えたスタイル変換の提案

新規性

空間方向の局所的なスタイルを、スタイル変換に明示的に取り入れたという点で新規

結果

質的評価において提案手法は既存手法と比較しスタイル画像の構造を捉えた変換が実施されていることが確認できる一方で、ユーザー評価では参加者の93.9%が画像の真意をより捉えている、92%が構造をより捉えている、71.8%が良くスタイル変換が実施されていると、提案手法を評価した

その他(なぜ通ったか?等)