日: 2021年8月11日

Neural paintingのためのPaint Transformer、画像に対するストローク生成

  • Paint Transformer: Feed Forward Neural Painting with Stroke Prediction [36.5]
    我々は,フィードフォワードネットワークを用いたストロークセットのパラメータを予測するために,Paint Transformerと呼ばれる新しいトランスフォーマーベースのフレームワークを提案する。 このようにして、我々のモデルは並列に一組のストロークを生成でき、ほぼリアルタイムでサイズ512 * 512の最終的な絵を得ることができる。 実験により,本手法はトレーニングコストと推論コストの低減により,従来の手法よりも優れた塗装性能が得られることが示された。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Mon, 9 Aug 2021 04:18:58 GMT)
    • ニューラル・ペインティング(Neural painting)では、ある画像に対して一連のストロークを生成し絵画として再現する。強化学習を用いるアプローチではなく、予測問題として問題を定式化してTransformerベースのアーキテクチャで解いたとの報告。リポジトリにあるAnimated Outputが分かりやすい。
    • self-training pipelineをうまく組んだ構成となっており、問題に対するアプローチを検討するうえで参考になる。
    • リポジトリはhttps://github.com/Huage001/PaintTransformer

AutoVideo: ビデオからの行動認識AutoML

  • AutoVideo: An Automated Video Action Recognition System [38.4]
    AutoVideoは、自動ビデオアクション認識のためのPythonシステムである。 7つのアクション認識アルゴリズムと様々な前処理モジュールをサポートする。 AutoMLのサーチと簡単に組み合わせることができる。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Mon, 9 Aug 2021 17:53:32 GMT)