Published April 17, 2024
| Version v1
Publication
Open
Adapting Triple-BigGAN for Image Detection Tasks: Challenges and Opportunities
Creators
- 1. University of Ghana
Description
Abstract Recent years have seen notable progress in generative modeling, leading to the emergence of the Triple-BigGAN model as an extension of the pioneering BigGAN model. This thesis scrutinizes the Triple-BigGAN model, investigating its role in augmenting image quality and its integration with a co-trained classifier. Through comprehensive experimentation and analysis, this research probes into the complexities encountered during experimentation and the insights gleaned from employing varied computational environments such as Google Colab, Kaggle Notebooks, and Google Vertex AI. Utilizing metrics like Fréchet Inception Distance (FID), Inception Score (IS), categorical cross-entropy loss, and accuracy, the dissertation evaluates the algorithm's efficacy in both image generation and classification tasks. It delineates the delicate balance among the generator, discriminator, and classifier elements within the model. This exploration of the Triple-BigGAN algorithm contributes to a deeper comprehension of advanced generative models, elucidating their potentials and challenges while laying the groundwork for further advancements at the nexus of generative and discriminative AI techniques.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
شهدت السنوات الأخيرة تقدمًا ملحوظًا في النمذجة التوليدية، مما أدى إلى ظهور نموذج Triple - BigGAN كامتداد لنموذج BigGAN الرائد. تدقق هذه الأطروحة في نموذج Triple - BigGAN، وتبحث في دوره في زيادة جودة الصورة وتكاملها مع مصنف مدرب تدريباً مشتركاً. من خلال التجريب والتحليل الشاملين، يبحث هذا البحث في التعقيدات التي تمت مواجهتها أثناء التجريب والرؤى المستقاة من توظيف بيئات حسابية متنوعة مثل Google Colab و Kaggle Notebooks و Google Vertex AI. باستخدام مقاييس مثل Fréchet Inception Distance (FID) و Inception Score (IS) وفقدان الانتروبي الفئوي والدقة، تقوم الأطروحة بتقييم فعالية الخوارزمية في كل من مهام إنشاء الصور والتصنيف. وهو يحدد التوازن الدقيق بين عناصر المولد والمميز والمصنف داخل النموذج. يساهم هذا الاستكشاف لخوارزمية Triple - BigGAN في فهم أعمق للنماذج التوليدية المتقدمة، وتوضيح إمكاناتها وتحدياتها مع إرساء الأساس لمزيد من التقدم في العلاقة بين تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدية والتمييزية.Translated Description (French)
Résumé Ces dernières années ont vu des progrès notables dans la modélisation générative, conduisant à l'émergence du modèle Triple-BigGAN comme une extension du modèle pionnier BigGAN. Cette thèse examine le modèle Triple-BigGAN, en étudiant son rôle dans l'amélioration de la qualité de l'image et son intégration avec un classificateur co-formé. Grâce à une expérimentation et une analyse complètes, cette recherche explore les complexités rencontrées au cours de l'expérimentation et les informations tirées de l'utilisation d'environnements informatiques variés tels que Google Colab, Kaggle Notebooks et Google Vertex AI. En utilisant des mesures telles que la distance d'initiation de Fréchet (FID), le score d'initiation (IS), la perte d'entropie croisée catégorique et la précision, la thèse évalue l'efficacité de l'algorithme dans les tâches de génération et de classification d'images. Il définit l'équilibre délicat entre les éléments du générateur, du discriminateur et du classificateur dans le modèle. Cette exploration de l'algorithme Triple-BigGAN contribue à une compréhension plus approfondie des modèles génératifs avancés, en élucidant leurs potentiels et leurs défis tout en jetant les bases de nouvelles avancées au carrefour des techniques d'IA génératives et discriminatives.Translated Description (Spanish)
Resumen Los últimos años han visto un progreso notable en el modelado generativo, lo que ha llevado a la aparición del modelo Triple-BigGAN como una extensión del modelo pionero BigGAN. Esta tesis analiza el modelo Triple-BigGAN, investigando su papel en el aumento de la calidad de imagen y su integración con un clasificador co-entrenado. A través de la experimentación y el análisis exhaustivos, esta investigación investiga las complejidades encontradas durante la experimentación y los conocimientos obtenidos al emplear diversos entornos computacionales como Google Colab, Kaggle Notebooks y Google Vertex AI. Utilizando métricas como la distancia de inicio de Fréchet (FID), la puntuación de inicio (IS), la pérdida categórica de entropía cruzada y la precisión, la disertación evalúa la eficacia del algoritmo tanto en la generación de imágenes como en las tareas de clasificación. Delinea el delicado equilibrio entre los elementos generador, discriminador y clasificador dentro del modelo. Esta exploración del algoritmo Triple-BigGAN contribuye a una comprensión más profunda de los modelos generativos avanzados, dilucidando sus potenciales y desafíos al tiempo que sienta las bases para nuevos avances en el nexo de las técnicas de IA generativas y discriminativas.Files
latest.pdf.pdf
Files
(1.7 MB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:f34614068b137e39a6a6ae261ce2f95f
|
1.7 MB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- تكييف الشبكة الثلاثية الكبيرة لمهام الكشف عن الصور: التحديات والفرص
- Translated title (French)
- Adapter Triple-BigGAN pour les tâches de détection d'image : défis et opportunités
- Translated title (Spanish)
- Adaptación de Triple-BigGAN para tareas de detección de imágenes: desafíos y oportunidades
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W4394871563
- DOI
- 10.21203/rs.3.rs-4262097/v1
References
- https://openalex.org/W2524985544
- https://openalex.org/W2727849499
- https://openalex.org/W2785678896
- https://openalex.org/W2804084874
- https://openalex.org/W2893749619
- https://openalex.org/W2964218010
- https://openalex.org/W3011628670
- https://openalex.org/W3027437844
- https://openalex.org/W3043022238
- https://openalex.org/W3097155418
- https://openalex.org/W3136494070
- https://openalex.org/W4213429812
- https://openalex.org/W4315607782