訓練していないクラスの画像を生成可能!?メトリックラーニングを導入したOpenGAN

訓練していないクラスの画像を生成可能!?メトリックラーニングを導入したOpenGAN

3つの要点
✔️ 訓練していないクラスの画像を生成可能
✔️ 
GANにメトリックラーニングを導入

✔️ OpenGANが生成した画像はデータ水増しにも有効

OpenGAN: Open Set Generative Adversarial Networks
written by Luke Ditria, Benjamin J. Meyer, Tom Drummond
(Submitted on 18 Mar 2020)

Comments: Published by arXiv
Subjects: Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV); Machine Learning (cs.LG)

概要

GAN (Generative Adversarial Nets) の1つとして、cGAN (Conditional GAN) が存在します。cGANはクラスを指定したデータの生成が可能なGANですが、訓練していないクラスのデータは生成できません。

しかしながら、今回紹介するOpenGANは訓練していないクラスの画像も生成が可能となっています

OpenGANの発想は新しく、cGANにメトリックラーニングを導入することで訓練していないクラスの画像を生成することを可能にしました。OpenGANは訓練していないクラスの画像を生成可能なだけでなく、生成画像品質をも向上させることを成し遂げました。

結果はそれに留まりません。

OpenGANが生成した画像は認識モデルの訓練データ水増し (Data Augmentation)することが可能であります。OpenGANが生成した画像を認識モデルが訓練に用いることで、認識精度を向上させることができることを示しました。

それでは見ていきましょう。

 

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