Extremal Domain Translation with Neural Optimal Transport

要約

我々は、ドメインのペア間の理論的に最良のペアのない翻訳を数学的に定式化したエクストリームトランスポート（ET）を提案します。
指定された類似度関数。
神経最適トランスポート (OT) の最近の進歩に触発されて、部分的な OT マップの限界として ET マップを近似するためのスケーラブルなアルゴリズムを提案します。
おもちゃの例と、ペアになっていない画像間の変換タスクでアルゴリズムをテストします。

要約(オリジナル)

We propose the extremal transport (ET) which is a mathematical formalization of the theoretically best possible unpaired translation between a pair of domains w.r.t. the given similarity function. Inspired by the recent advances in neural optimal transport (OT), we propose a scalable algorithm to approximate ET maps as a limit of partial OT maps. We test our algorithm on toy examples and on the unpaired image-to-image translation task.

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