rgeirhos/Stylized-ImageNet

Code to create Stylized-ImageNet, a stylized version of standard ImageNet (ICLR 2019 Oral)

What it solves

CNN（畳み込みニューラルネットワーク）がオブジェクトを識別する際に、局所的なテクスチャに過度に依存し、グローバルな形状を無視しがちであるという問題を解決します。Stylized-ImageNet を作成する手段を提供することで、形状に偏ったモデルの学習を可能にし、全体的な精度とロバスト性を向上させます。

How it works

本プロジェクトは AdaIN（Adaptive Instance Normalization）スタイル転送手法を用いて、様々な絵画のスタイルを標準の ImageNet 画像に適用します。このプロセスは局所テクスチャを歪めつつ、オブジェクトの全体形状は保持し、モデルが形状ベースの特徴を学習せざるを得ないようにします。

Who it’s for

コンピュータビジョンに取り組む AI 研究者や開発者、特にモデルの汎化性、ロバスト性、そしてディープラーニングモデルにおけるテクスチャと形状のバイアスを研究している方を対象としています。

Highlights

  • Stylized-ImageNet データセットを生成するための完全なパイプラインとスクリプトを提供します。
  • 必要なライブラリのインストールを簡素化する Docker イメージを含みます。
  • 訓練時に標準 ImageNet データセットのドロップイン置換として利用可能です。
  • AdaIN 任意スタイル転送手法に基づいています。