通过自编码实现图像-图-图像翻译
计算机视觉与模式识别
2020-12-14 v1
摘要
本工作提出了首个无需外部监督即可学习图像到图翻译任务的卷积神经网络。获取图像内容的图表示（其中对象表示为节点、其关系表示为边）是场景理解中的一项重要任务。当前方法遵循全监督方法，因此需要精细标注。为克服此问题，我们首次提出一种基于全可微自编码器的自监督方法，其瓶颈处编码图的节点与边。该自监督方法目前可将简单线描图编码为图，并在三元组匹配 F1 分数上取得与全监督基线相当的结果。除这些有前景的结果外，我们提供了若干未来研究方向，关于如何将我们的方法扩展至更复杂的图像。
引用
@article{arxiv.2012.05975,
title = {Image-Graph-Image Translation via Auto-Encoding},
author = {Chenyang Lu and Gijs Dubbelman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.05975},
year = {2020}
}