ECCV 2018 サーベイ cvpaper.challenge はコンピュータビジョン分野の今を映し、創り出す挑戦です。論文読破・まとめ・アイディア考案・議論・実装・論文執筆（・社会実装）に至るまで広く取り組み、あらゆる知識を共有しています。 http://hirokatsukataoka.net/project/cc/index_cvpaperchallenge.html

1. Diverse Image-to-Image Translation via
Disentangled representation
ECCV 2018
Hsin-Ying Lee, Hung-Yu Tseng, Jia-Bin Huang,
Maneesh Singh, Ming-Hsuan Yang
1
http://hirokatsukataoka.net/project/cc/index_cvpaperchallenge.html

2. 論⽂の要点
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・もつれを解いた表現で，ペアなしのImage-to-Image変換
・従来⼿法よりも，結果が多様かつ質が良い
・教師なしドメイン適⽤にも応⽤できることを⽰す

3. 背景・従来⼿法
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Image-to-Image変換(I2I)
・変換前と後のペアが不必要なのがベター
・多様な結果が⽣成されるのがベター
ペアが不要，多様な結果を⽣成できるI2Iを提案する
BicycleGAN
https://github.com/eveningglow/BicycleGAN-pytorch
cycleGAN
https://junyanz.github.io/CycleGAN/
O ペア不要
X ⼊⼒と出⼒は⼀対⼀
X ペアが必要
O ⼊⼒と出⼒は⼀対他

4. 提案⼿法
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ContentとAttributionに分解したCycle構造のネットワーク
・content adversarial loss, cross-cycle consistency loss
・attribute encoderはガウス分布とKLloss
損失の取り⽅の提案がコントリビューション

5. 実験
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データセット
・Yosemite(summer and winter scenes)
・Monet and van Gogh
・edge-to-shoes
・WikiArt
・CelebA
・MNIST, MNIST-M
⽐較⼿法
・DRIT(proposed)
・DRIT w/o Dcontent
・CycleGAN, UNIT, BicycleGAN
・Cycle+Bicycle

6. 結果
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様々なスタイルに変換した場合
多様性の比較
多様性の定量比較(LPIPS metric)
アナロジー

7. 結果
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ドメイン適⽤の結果
・分類制度はpixelDAには劣る