ImageEye: Batch Image Processing Using Program Synthesis

要約

タイトル：画像処理のためのプログラム合成を用いた一括処理(ImageEye)

要約：
– 既存の画像処理ツールは、全体的な編集しか行えないが、本手法では個別のオブジェクトへの微細な編集を行うことができる。
– 画像内の特定のプロパティを持つオブジェクトに対してのみ、ぼかしやクロップなどの処理を選択的に実行することも可能。
– この微細な画像編集作業を容易にするため、画像分類のための事前学習済みニューラルネットワークと、シンボル推論を可能にする他の言語構造を組み合わせた神経記号論理特化言語(DSL)を提案する。
– ユーザーのデモンストレーションから、新しい合成アルゴリズムを利用して、このDSL内のプログラムを自動的に学習することができる。
– 提案手法をImageEyeというツールに実装し、50の画像編集タスクで評価したところ、96%のタスクを自動化することができることが示された。

要約(オリジナル)

This paper presents a new synthesis-based approach for batch image processing. Unlike existing tools that can only apply global edits to the entire image, our method can apply fine-grained edits to individual objects within the image. For example, our method can selectively blur or crop specific objects that have a certain property. To facilitate such fine-grained image editing tasks, we propose a neuro-symbolic domain-specific language (DSL) that combines pre-trained neural networks for image classification with other language constructs that enable symbolic reasoning. Our method can automatically learn programs in this DSL from user demonstrations by utilizing a novel synthesis algorithm. We have implemented the proposed technique in a tool called ImageEye and evaluated it on 50 image editing tasks. Our evaluation shows that ImageEye is able to automate 96% of these tasks.

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arxiv.jp, OpenAI