GAN注意力机制研究——SPA-GAN: Spatial Attention GAN for Image-to-Image Translation 论文阅读笔记

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#深度学习

本文介绍SPA-GAN，一种用于图像到图像翻译的GAN模型，通过从判别器输出注意力图并反馈到生成器中，使生成器关注图像中有区分度的区域，改进了循环一致性损失并引入特征图损失，实验结果显示该模型具有较低的KID值和较高的分类准确率。

GAN注意力机制研究——SPA-GAN: Spatial Attention GAN for Image-to-Image Translation论文阅读笔记

目录

GAN注意力机制研究——SPA-GAN: Spatial Attention GAN for Image-to-Image Translation论文阅读笔记

一、前人工作

二、  SPA-GAN

1.    论文SPA-GAN发表于2020年TOM(IEEE Transactions on Multimedia)

2. 主要内容

3. 主要贡献

4. 评价标准

5. 论文评价

参考文献

一、前人工作

论文Unsupervised attention-guided image-to-image translation和论文Attention-GAN for Object Transfiguration in Wild Images都对注意力机制与GAN结合进行了研究，但是都将attention用于分离前景(foreground)和后景(background)，主要做法为：将生成器网络拆成两部分，第一部分为预测网络（用于预测感兴趣的区域），第二部分为转换器网络（用于两个域之间图像的转换），论文Attention-GAN for Object Transfiguration in Wild Images主要思想为：使用输入image的分割注释作为额外的监督信息来训练注意力网络，然后将注意力图应用于转换器网络的输出，从而将输入图像的背景用作输出背景，从而提高生成图像质量；

二、  SPA-GAN

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【MEF:GAN:注意力机制】
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【已解决】项目报错SpA-GAN predict.py: error: the following arguments are required: --config
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千万不能在引用路径添加诸如 '，"，<>等符号。首先在pycharm最上栏菜单里，找到。发现报错提示未识别的声明，于是想到可能是。选项，打开该选项，找到。将配置好的形参路径复制到。从此意识到对于引用形参，
FAGAN：完全注意力机制（Full Attention）GAN，Self-attention+GAN
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近期，人工智能专家Animesh Karnewar提出FAGAN——完全注意力机制（Full Attention）GAN，实验的代码和训练的模型可以在他的github库中找到： https://github.com/akanimax/fagan。 这个fagan示例使用了我创建的名为“attnganpytorch”的包，该包在我的另一个存储库中可以找到：...
【图像压缩感知】论文阅读：SAUNet: Spatial-Attention Unfolding Network for ImageCompressive Sensing
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论文笔记：SCA-CNN: Spatial and Channel-wise Attention in Convolutional Networksfor Image Captioning
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【IVIF：引入注意力机制：GAN：双鉴别器】
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CGAN的注意力机制与语义信息建模
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CGAN的注意力机制与语义信息建模 作者：禅与计算机程序设计艺术 1. 背景介绍 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）是近年来机器学习领域最重要的创新之一。GAN通过训练一个生成器网络和一个判别器网络来进行无监督的数据生成。
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