Före detta årtionde, var området för datorseende främst fokuserad kring handgjorda funktioner extraktionsmetoder som används i samband med diskriminerande modeller för specifika uppgifter som objektigenkänning, detektion / lokalisering, spårning etc. En generativ bildförståelse var varken inom räckhåll eller den främsta angelägenheten under perioden. I den här artikeln tar vi upp följande problem: Kan vi, med tanke på en beskrivning av ett mänskligt ansikte, skapa den bild som motsvarar det? Vi beskriver detta problem som ett villkorligt inlärningsproblem och använder olika metoder för att maximera motsvarande villkorade log-likelihood. Den resulterande djupa modellen, som vi kallar villkorlig multimodal autoencoder (CMMA), tvingar den latenta representation som erhålls enbart från attributen att vara "nära" den gemensamma representation som erhålls från både ansikte och attribut. Vi visar att de ansikten som genereras från attribut med hjälp av den föreslagna modellen är kvalitativt och kvantitativt mer representativa för de attribut från vilka de genererades, än de som erhållits av andra djupa generativa modeller. Vi föreslår också en sekundär uppgift, varigenom de befintliga ansiktena ändras genom att ändra motsvarande attribut. Vi konstaterar att de ändringar som införs genom den föreslagna modellen är representativa för motsvarande ändringar i attribut. Därför löser vår föreslagna metod det ovan nämnda problemet.
REF föreslog en villkorlig multimodal autoencoder (CMMA), som också maximerar den villkorliga log-likelihood.
Variational methods for Conditional Multimodal Learning: Generating Human Faces from Attributes
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}