89
правок
Изменения
fix Obj-GAN + add Inception score table
=== Obj-GAN ===
'''Объектно-управляемая [[Generative Adversarial Nets (GAN)| генеративная состязательная сеть]] с вниманием''' (англ. ''Object-Driven Attentive Generative Adversarial Network, Obj-GAN'') позволяет создавать изображения по описанию с учётом объектной компоновки. Объектно-управляемый генератор изображений, создаёт изображения на основе двухэтапной генерации. Сначала создаётся макет по наиболее значимым словам в текстовом описании, после этого генерируется изображение с полученной компоновкой объектов. А для сопоставления синтезируемых объектов с текстовым описанием и сгенерированным макетом, предлагается<ref>[https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Li_Object-Driven_Text-To-Image_Synthesis_via_Adversarial_Training_CVPR_2019_paper.pdf Wendo L., Pengchuan Z. {{---}} Object-driven Text-to-Image Synthesis via Adversarial Training 2019]</ref> новый объектный дискриминатор, базирующийся на Fast R-CNN<ref>[https://arxiv.org/abs/1504.08083 Ross Girshick {{---}} Fast R-CNN, 2015]</ref>. В результате модификаций Obj-GAN значительно превосходит по производительности другие модели на наборе данных COCO<ref name="COCO" />, увеличивая показатель Inception score<ref name="inception"/> на 11% и уменьшая показатель FID (Fréchet inception distance)<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/Fréchet_inception_distance Fréchet inception distance, FID]</ref> на 27%.
{| class="wikitable" style="float:right; margin-left: 10px;"
|+ '''Inception score в тестовом наборе COCO<ref name="MSCOCO" />'''
|-
! Модель !! Inception Score !! FID
|-
| style = "text-align: right" | Obj-GAN (pred box & pred shp) || style = "text-align: center" | <tex>27.32 \pm 0.40</tex> || style = "text-align: center" | 24.70
|-
| style = "text-align: right" | Obj-GAN (gt box & pred shp) || style = "text-align: center" | <tex>28.22 \pm 0.35</tex> || style = "text-align: center" | 22.67
|-
| style = "text-align: right" | Obj-GAN (gt box & gt shp) || style = "text-align: center" | <tex>31.01 \pm 0.27</tex>|| style = "text-align: center" | 17.03
|}
[[Файл:Obj-GAN.png|thumb|alt=Архитектура Obj-GAN|x300px|thumb|right|Архитектура Obj-GAN]]
Основная цель Obj-GAN {{---}} генерация высококачественных сложных качественных изображений с семантически значимым макетом и реалистическими объектами. Obj-GAN состоит из пары генератора изображений, управляемый объектами, с вниманием и пообъектовый дискриминатор, а также новый механизм вниманияпообъектного дискриминатора. Как было сказано ранее, генератор Генератор изображений в качестве входных данных принимает текстовое описание и предварительно сгенерированный семантический макет и синтезирует изображения , по которым создаёт изображение с помощью многоэтапного процесса coarse-to-fine. На каждом этапе генератор синтезирует фрагмент изображений внутри ограничивающей рамки (англ. ''bounding box''), фокусируясь на наиболее релевантных объекту словах.
Говоря более конкретно, он, с использованием управляемого объектами слоя внимания, оперирует метками класса, запрашивая слова в предложениях, чтобы сформировать вектор контекстов, и впоследствии синтезирует фрагмент изображения при условиях метки и вектора контекстов. Пообъектный дискриминатор проверяет каждую ограничивающую рамку, чтобы удостовериться в том, что сгенерированный объект действительно может быть сопоставлен с заранее сгенерированным макетом. Чтобы вычислить все потери при распознавании для всех заданных ограничивающих рамок одновременно и эффективно, дискриминатор базирован быстрой региональной [[Сверточные нейронные сети|свёрточной нейронной сетью]] (англ. ''Fast Region-based Convolutional Neural Network, Fast R-CNN'') с двоичной [[Функция потерь и эмпирический риск | функцией потерь]] перекрёстной энтропии для каждой рамки.
Рассмотрим архитектуру Obj-GAN. Первым этапом, генеративная состязательная сеть принимает текстовое предложение и генерирует <b>семантический макет</b> {{---}} последовательность объектов специфицированных соответствующими ограничивающими рамками (наряду с метками классов) и фигурами. <b>Генератор рамок</b> (англ. ''Box generator'') и <b>генератор фигур</b> работают соответствующим образом, сначала создавая последовательность ограничивающих рамок, а затем {{---}} фигуру для каждой. Поскольку большинству рамок сопоставлены слова из данного текстового предложения, модель seq2seq с вниманием охватывает это соответствие. Далее конструируется <tex>G_{shape}</tex>, базированный на двунаправленной [[Сверточные нейронные сети | свёрточной]] [[Долгая краткосрочная память|долгой краткосрочной памяти ]] (англ. ''bidirectional convolutional long short-term memory, [[Долгая краткосрочная память|LSTM]]''). Обучение <tex>G_{shape}</tex> основывается на фреймворке генеративной состязательной сети, в которой потеря восприятия используется для ограничения генерируемых фигур и стабилизирования обучения.
<gallery class="center" mode="slideshow" caption="Сравнение результатов Obj-GAN с другими генеративными состязательными сетями.">
