Quality assessment of synthetic images via spatial distortion recognition
概要 少量データで学習したGAN は、しばしば空間的ゆがみを含む画像を生成します。本研究では、実画像にランダムな空間変換を加えて作成した歪み画像を学習に用いることで生成画像の品質を効率的に評価する方法を提案しました。実験の結果、提案手法は既存の参照なし手法よりも優れた性能を示し、人間の評価に近い結果を出力することを示しました。
著者 澤田知也、桂井麻里衣、大久保雅史
発表場所 論文誌 Machine Vision and Applications
手法の概要

論文情報
Sawada, T., Katsurai, M., and Okubo, M. Quality assessment of synthetic images via spatial distortion recognition. Machine Vision and Applications 36, 103 (2025). https://doi.org/10.1007/s00138-025-01724-6

