優秀賞（技術賞）

概要

GAN（Generative Adversarial Network）は画像生成のためのAIとして広く利活用されており，その生成する画像の精度は年々上がっている．しかし，その学習には膨大なデータセットと時間必要とする．そこで，本研究では，データセットに含まれる画像から，より学習の効果が高い画像を選別してGANに与えることで学習の効率化をする手法を提案する．FID（Fréchet Inception Distance）と呼ばれるGANの性能評価に使われる指標に注目し，より学習に寄与する画像を選別する．FIDは2つの画像群の類似性からGANを評価する指標であることから，既に把握している特徴を多く持つような画像を判別することが可能と考えられる．また，この提案手法が学習の効率化にどの程度寄与できるかをStyleGANの学習を通して実験した．

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