GANベースド画像翻訳をもちいたドメインをまたぐ変化検出

抄録

変化検出問題は、クエリ画像と参照画像のドメイン（例：時刻、天候、季節）が異なる場合に、挑戦的なタスクとなる。これは、物体の外見が変化し、かつ、訓練例題が限られるためである。本論文では、この問題を解決するために、GAN に基づく画像翻訳器を訓練する。この画像翻訳器は、参照画像を仮想画像へ変換する。この仮想画像は、クエリドメインの画像と見分けがつかないことが期待される。我々は、実験により、本アプローチの有効性を検証する。