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Dissertação

How Fake is my Image? Evaluation of Generative Adversarial Networks EVALUATED

Detalhes: Modelos generativos são um campo muito recente na área da inteligência artificial e tem tido sucesso em diversas aplicações de multimédia. Uma dessas subáreas é a criação de falsas de imagens ou videoclipes que podem desafiar o humano perceção de realidade. Redes Adversárias Generativas (GANS) aumentaram em popularidade entre os modelos generativos que podem aprender a distribuição de dados de alta dimensão (ou seja, uma variedade de todo o conjunto de imagens naturais). E tem sido aplicado com sucesso a várias tarefas, como compressão de imagem. Naturalmente, para estas soluções é importante avaliar o qualidade percetual de imagens geradas . No entanto, as métricas objetivas de avaliação de qualidade de imagem têm se provado ser ineficientes na avaliação da qualidade percetual de imagens produzidas por GANs. Para além disso, outros fatores de qualidade, que não a fidelidade, desempenham um papel importante na avaliação de qualidade como é o caso da naturalidade / falsidade da imagem. Aqui é apresentado um estudo subjetivo e objetivo da qualidade de imagens geradas por GANs.
Keywords: Avaliação de qualidade de imagem, Generative Adversarial Networks, Aprendizagem Automática, Redes Neuronais Profundas

Discussão: setembro 23, 2021, 10:0