Vi föreslår Deep Feature Interpolation (DFI), en ny datadriven baslinje för automatisk högupplöst bildtransformation. Som namnet antyder, DFI bygger endast på enkel linjär interpolering av djupa konvolutionella funktioner från förtränade convnets. Vi visar att trots sin enkelhet, DFI kan utföra hög nivå semantiska omvandlingar som "gör äldre / yngre", "göra bespectacled", "lägga leende", bland andra, förvånansvärt väl ibland även matcha eller överträffa state-of-the-art. Detta är särskilt oväntat eftersom DFI inte kräver någon specialiserad nätverksarkitektur eller ens något djupt nätverk för att utbildas för dessa uppgifter. DFI kan därför användas som en ny baslinje för att utvärdera mer komplexa algoritmer och ger ett praktiskt svar på frågan om vilka bildomvandlingsuppgifter fortfarande är utmanande efter tillkomsten av djupt lärande.
Djupa funktioner interpolation (DFI) REF uppnått högupplösta semantiska omvandlingar genom linjär interpolering av funktioner som erhållits från en förtränad konvolutionella neurala nätverk.
Deep Feature Interpolation for Image Content Changes
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}