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Similar to Semantic Image Synthesis with Spatially-Adaptive Normalization(GAUGAN, SPADE)
Similar to Semantic Image Synthesis with Spatially-Adaptive Normalization(GAUGAN, SPADE) (20)
Semantic Image Synthesis with Spatially-Adaptive Normalization(GAUGAN, SPADE)
- 1. ARTIFICIAL INTELLIGENCE RESEARCH INSTITUTE 수요세미나 인공지능연구원 정 정 민 arxiv 19.03.18 2019.06.12
- 3. 3 • Introduction • Related Work • Proposed Method : SPADE • Network Architecture • Experiments • Conclusion 목차
- 4. 4 • 배경 및 문제점 § Image-to-image translation 과정에서 conv process(conv → normalize → activation)가 흔히 사용되는데 § 이때 normalization layer는 입력 이미지의 정보를 “유실”시킴 Ø Normalization layer tend to “wash away” information in input image • 목표 및 기여점 § Semantic(segmentation, mask) image → photorealistic image § 입력 이미지의 정보를 “유실”되게 하지 않는 새로운 normalize 방법 제안 Introduction
- 5. 5 • Deep Generative Model • Conditional Image Synthesis • Unconditional Normalization Layers • Conditional Normalization Layers Related Work
- 6. 6 • GAN의 구조를 갖음 § Generator, Discriminator Related Work - Deep Generative Model
- 7. 7 • 특정 조건을 제시하고 이를 만족하는 이미지를 만들어 내는 것 § Given category labels § Given text § Given image Ø Image-to-image translation Ø Semantic mask image -> photo realistic image Related Work – Conditional Image Synthesis
- 8. 8 • 외부 데이터에 의존하지 않고 단순히 propagated layer 내부에서 normalize를 진행 § Batch Norm § Weight Norm § Layer Norm § Instance Norm § Group Norm § etc. Related Work – Unconditional Normalization Layers 사진 출처 : http://mlexplained.com/2018/11/30/an-overview-of-normalization-methods-in-deep-learning/
- 9. 9 • 외부 데이터에 의존적임 § Image synthesis 과정에서 주로 사용 § Conditional Batch Norm § Adaptive Instance Norm(AdaIN) • 방법 1. Normalize(0 mean, 1 sd) using internal dataset 2. De-normalize using external dataset’s mean and sd Ø Affine transformation with parameters inferred from external data Related Work – Conditional Normalization Layers A B … … … … Normalize using data A De-normalize using data B
- 10. 10 • Conditional(Mask) Image에서 평균, 분산 (scalar)값을 구하는게 아니라 tensor의 형태로 element-wise affine transformation 연산을 진행 • 의의 § 𝛾와 β의 각 x, y 위치는 input mask의 특정 공간에 해당하는 의미 있는 정보를 담고 있음 § Why does SPADE work better ? “Better preserve semantic information” • 다른 Conditional Normalization Layer의 일반적인 형태 § Conditional Batch Norm Ø Mask image 대신 class label Ø 𝛾 tensor의 값이 모두 같고 β tensor의 값이 모두 같음 (spatially-invariant) § AdaIN Ø Mask image 대신 class label Ø 𝛾 tensor의 값이 모두 같고 β tensor의 값이 모두 같음 (spatially-invariant) Ø Put mini batch size = 1 SPatially-Adaptive DEnormalization(SPADE)
- 11. 11 • 입력 : 실제 이미지와 그 이미지의 segmentation 이미지 • 출력 : segmentation 이미지에 실제 이미지의 스타일이 덮어 씌워진 이미지. 즉, 실제 원본 이미지 • 구성 § Image Encoder § Generator § Discriminator • SPADE는 Generator 과정에서만 사용 Network Architecture – Overview
- 12. 12 • 실제 이미지를 encoding하는 과정 • 입력 : 실제 이미지 • 출력 : 256차원 vector 2개(평균, 분산) § 이 값은 reparameterization trick으로 sampling 과정에 사용 • 출력값이 정규 분포를 따르도록 학습 진행 § KL Divergence Loss 사용 § Multi-Modal synthesis 가능 • 최종적으로 정상적으로 학습이 됐다면 출력값은 입력 이미지의 스타일 분포를 의미함 Network Architecture - Image Encoder
- 13. 13 • 정규분포를 따르는 Random Number(임의의 스타일)로부터 Mask 이미지를 스타일링 하는 과정 • 입력 : § Sampling 된 256차원 vector § mask Image • 출력 : 스타일링 된 mask Image • 구성 § SPADE ResBlk § Upsample Network Architecture - Generator
- 14. 14 Generator - SPADE, SPADE ResBlk
- 15. 15 • 입력으로 받는 이미지들이 ‘실제 이미지+실제 마스크 이미지’인지 ‘생성 이미지+실제 마스크 이미지’ 인지를 구분 • 입력 : concat(Image, mask Image) • 출력 : True / False • Loss Function : Hinge Loss Network Architecture - Discriminator
- 16. 16 Network Architecture – Overview
- 17. 17 Result COCO-stuff dataset ADE20k, Cityscapes dataset
- 18. 18 • Comparison SPADE with other baselines § Quantitative comparison § Qualitative comparison • Effectiveness of SPADE • Multi-modal synthesis Experiments
- 19. 19 • COCO-stuff § 118,000 train / 5,000 validation / 182 semantic class • ADE20k § 20,210 train / 2,000 validation / 150 semantic class • ADE20k-outdoor • Cityscapes § 3,000 train / 500 validation / 19 semantic class • Flicker Landscape § 41,000 train / 1,000 validation / 130 semantic class Dataset
- 20. 20 Dataset examples COCO-stuff ADE20k, Cityscapes Flicker Landscape
- 21. 21 • Segmentation Accuracy § 잘 생성된 이미지의 segmentation map은 원래 segmentation map과 비슷! § mIoU(mean Intersection over Union) § Pixel accuracy • Frechet Inception Distance(FID) § 생선된 이미지의 분포와 실제 이미지 분포 사이의 거리 Performance Metrics
- 22. 22 • Baselines § pix2pixHD Model § Cascaded Refinement Network(CRN) § Semi-parametric IMage Synthesis model (SIMS) Experiments – Comparison SPADE with other baselines SIMS
- 23. 23 • 대부분의 데이터에 대해서 SPADE가 좋은 성능을 보임(높은 mIoU, accu, 낮 은 FID) • SIMS의 External memory는 outdoor에 대해서만 존재하므로 ADE20k- outdoor과 Cityscapes 데이터에서만 성능 비교 시도 • 외부 레이블 데이터(건물, 차, 도로 등)의 일반적인 특징을 학습한 네트워크이 므로 FID에서 SPADE와 비슷하거나 더 좋은 성능을 보임 Quantitative comparison
- 24. 24 • Amazon Mechanical Turk 이용 • 사용자는 segmentation 이미지와 두 개의 합성 이미지(SPADE & 비교 모델) 를 받음 • “해당 segmentation이미지와 더 잘 부합하는 합성 이미지는 무엇인가요?” • 각 데이터셋마다 500번의 질의 • 모든 경우 비교 모델보다 사용자의 평가가 높음 Qualitative comparison
- 25. 25 ① ② • 모델에서 SPADE의 유무에 따른 성능 비교 • pix2pixHD++ : baseline 이었던 pix2pix모델을 강화 • ① : decoder(generator) part § Concatenate보다 SPADE가 더 semantic의미를 잘 전달 § Compact 모델이 concat 뿐 아니라 ②의 다른 모델들보다 대부분 좋은 성능을 보임 • ② : pix2pixHD 모델에 적용 § SPADE를 쓴 모델이 기존 모델의 성능을 더 끌어올림 Effectiveness of SPADE
- 26. 26 • 잘 학습된 Image Encoder의 결과는 정규 분포를 따르므로 정규 분포를 따르는 임의의 data point를 입력으로 넣어주면 segmentation map에 다양한 스타일을 입힐 수 있음 Multi-modal Synthesis
- 27. 27 • Image-to-image translation 과정 중 Normalization layer를 통과하면서 발생 하는 input image information 유실 문제를 해결하고자 새로운 Normalize 방법 (SPADE)을 제시 • 이는 Semantic synthesis task에서 기존 모델보다 좋은 성능을 양적/질적 실 험을 통해 보여줌 Conclusion
- 28. 28 감사합니다