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GANの性能を周波数の観点から分析し(特に小規模の)GANは高周波情報を生成する能力に欠けることを定量的に提示。そこで教師が生成した画像から全ての情報を抽出するのではなく、高周波情報のみを抽出するウェーブレット知識蒸留を提案。この問題に対処可能であることを示した。
https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/html/Zhang_Wavelet_Knowledge_Distillation_Towards_Efficient_Image-to-Image_Translation_CVPR_2022_paper.html
未確認。
論文概要
GANの性能を周波数の観点から分析し(特に小規模の)GANは高周波情報を生成する能力に欠けることを定量的に提示。そこで教師が生成した画像から全ての情報を抽出するのではなく、高周波情報のみを抽出するウェーブレット知識蒸留を提案。この問題に対処可能であることを示した。
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未確認。