#263
summarized by : 綱島 秀樹
Learning to Manipulate Individual Objects in an Image

どんな論文か?

教師なしの画像編集において、見た目のconsistencyを促すperceptual cycle-consistencyを提案して導入することで前景背景を個々のオブジェクトで分離し、Spatial Disentanglement LossによりDisentanglementを可能にした。
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新規性

・複雑なテクスチャ、実画像に近いものでもうまく前景背景を教師なしで分離できるようにした点 ・disentanglementを可能にしたことで教師なしで画像編集を行えるようにした点

結果

・Multi-dSprites、GQN dataset、Multi-Texture (新データセット)において前景背景を分離し、disentanglementさせて画像編集が可能なことを示した。ただし、Flying-animals (新データセット)はdisentangementの評価は行っておらず、ボヤケも酷くてうまく画像編集はできない。 ・Occlusionが酷いとうまく前景背景分離はできない

その他(なぜ通ったか?等)

前景背景分離をオブジェクトごとに行え、かつ、disentanglementにより教師なしで画像編集が可能と言う点が非常に大きい。分野としてインパクトは大きいが、結果が一見して地味なので、埋もれてしまうかもしれない論文。