#790
summarized by : Masaki Taniguchi
Towards Instance-Level Image-To-Image Translation

どんな論文か?

ペア教師データ無しの学習でインスタンス単位での画像ドメイン変換タスク(論文中では車載カメラのシーンにおける昼↔夜の相互変換)において、画像全体を変換するのみでなく、画像中の各物体(インスタンス)単位でも変換を行うことによって、全体の変換精度を高めた。また、評価用の大規模データセットを作成した。
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新規性

インスタンス単位と画像全体の両方を考慮する損失関数を提案した。また、合わせて画像ドメイン変換タスクのための、非常に大規模かつ各インスタンスに対してバウンディングボックス情報を持ったデータセットを作成した。

結果

インスタンス単位での学習は既存の画像単位でのドメイン変換と比較してより良い生成結果を示した。 また、提案手法はその他の実写系タスクにおいても良い結果を示すと考えられる。

その他(なぜ通ったか?等)

提案手法の結果に加え、今後このタスクにおいてスタンダードになりうる非常に大規模なデータセットを作成したことが大きそう。