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#443
summarized by : Taiki Sugiura
どんな論文か？
多くの対照学習による画像変換手法は，画像内の多様な意味的関係を無視することが多いと主張．そこで，一つの画像の画像パッチ間の異質な意味関係に着目し，多様な意味関係を利用する非連成対照学習とともに，新しくSemantic Relation Consistency（SRC）を提案．加えて，Hard negative miningを利用し，さらなる性能向上を図った．
新規性
各パッチを着目しても，多様な意味情報を持ち，性格な画像変換にはこのような意味情報に考慮し，保持することが必要であることを主張し，SRCという新たな正則化を提案．そして，Hard negative miningを利用した非連成infoNCE（hDCE）を提示した．
結果
シングルモーダル画像変換，マルチモーダル画像変換，I2IGANモデル圧縮タスクの三つを実験し，各タスクのベースライン手法と比較し，ほぼすべてにおいて優れた結果を示し，SOTAを発揮することが確認された．
その他（なぜ通ったか？等）
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