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

最新推荐文章于 2024-11-06 22:35:59 发布
原创 最新推荐文章于 2024-11-06 22:35:59 发布 · 6.6k 阅读 · 40 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#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

最低0.47元/天 解锁文章
自注意力GAN:引入注意力机制的生成模型
AI天才研究院
04-07 1757
1. 背景介绍 生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)是近年来机器学习领域最为热门的研究方向之一。GANs通过训练一个生成器(Generator)和一个判别器(Discriminator)两个网络模型来实现数据的生成。生成器负责生成与真实数据分布相似的人造数据,而判别器则负责判断输入数据是真是假。两
【MEF:GAN:注意力机制】
weixin_43690932的博客
11-15 3805
仅供未coding时参考
ADE-CycleGAN: A Detail Enhanced Image DehazingCycleGAN Network一个细节增强图像去雾CycleGAN网络2023
m0_75262530的博客
08-13 2168
的引入还可以改善网络的接受野，增强特征的表达能力，平衡因相同而产生的偏差注意机制。同样，对DeConvlayer1生成的特征图进行采样，通过1 × 1的卷积得到Q向量，对DeConvlayer2生成的特征图进行1 × 1的卷积得到K向量，对DeConvlayer3生成的特征图进行1 × 1的卷积得到V向量，用于计算多头注意权值。Ren[4]提出了一种多尺度的MSCNN网络，利用CNN网络的两种不同尺度来预测整体图像的折射率，并对局部区域进行细化，学习图像特征的传递，但得到的图像存在边缘细节模糊的问题。
【已解决】项目报错SpA-GAN predict.py: error: the following arguments are required: --config
qq_45359549的博客
09-12 1468
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
weixin_34161083的博客
08-15 3753
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
最新发布
qq_51975055的博客
11-06 1486
DUNs的核心思想是将硬图像恢复过程分解为多个可管理的阶段，然后逐步恢复退化的图像。在之前的大多数DUNs中，阶段间特征是通过梯度下降分离的，因此早期的高级上下文化特征不能直接用于后期的图像细节细化。在功能方面，编码器在消除退化的同时提取输入图像的信息成分，解码器从编码抽象中恢复空间细节和上下文信息。受Transformer的启发，CSA设计用于自适应地聚合空间局部信息，并仅使用正常卷积算子自适应地重新校准信道上的全局信息。现有的基于深度学习的CS方法往往是基于分块的CS，而不是全图像CS。
论文笔记：SCA-CNN: Spatial and Channel-wise Attention in Convolutional Networksfor Image Captioning
m0_56064238的博客
07-16 1571
​本文采用流行的编解码器框架来生成图像字幕，其中CNN首先将输入图像编码成一个向量，然后LSTM将该向量解码成一个单词序列。本文的主要改进在CNN特征提取方面上。某一层的运算流程如下公式假设我们想要生成图像标题的第t个单词。其中，Xl-1是调制的特征；Vl是CNN输出的特征图（卷积，然后池化，下采样或卷积）；Φ\PhiΦ(.)是空间和通道方向的注意力函数（后面详细介绍）；γ\gammaγ是空间和通道方向的关注权重；f(·)是调制CNN特征和关注权重的线性加权函数，应用了按元素相乘。t∈。...
【论文笔记】SPAN: Spatial Pyramid Attention Network for Image Manipulation Localization
weixin_45366180的博客
11-17 2906
我们提出了一种新颖的框架，即空间金字塔注意网络 (SPAN)，用于检测和定位多种类型的图像处理。所提出的架构通过构建局部自注意力块的金字塔，高效地建模多尺度图像块之间的关系。该设计包括一个新颖的位置投影来编码补丁的空间位置。SPAN 在通用的合成数据集上进行训练，但也可以针对特定数据集进行微调；与以前的最先进方法相比，所提出的方法在标准数据集上显示出显著的性能提升。SPAN由特征提取器、金字塔空间注意力传播和决策模块三个模块组成。我们采用了ManTra-Net中提出的预先训练的特征提取器。
ST-GAN: Spatial Transformer Generative Adversarial Networks for Image Compositing 原文翻译
tommorrow12的博客
04-13 4971
ST-GAN：用于图像合成的空间变换器生成敌对网络 目录 摘要 1.介绍 2.相关工作 3.方法 3.1、迭代几何校正 3.2、顺序对抗训练 3.3、敌对目标 4.实验 4.1、3D立方体 4.2、室内物体 4.3、眼镜 5.结论 论文地址 摘要 我们解决了向前景对象发现真实几何校正的问题，使得它在合成到背景图像时显得自然。为了实现这一目标，我们...
【IVIF：引入注意力机制：GAN：双鉴别器】
weixin_43690932的博客
11-23 5322
仅供自己参考
spatial_gan, 空间生成对抗性网络.zip
09-17
spatial_gan, 空间生成对抗性网络 基于的空间生成对抗性网络这里代码在 lasagne/theano之上实现空间生成对抗性网络( SGANs )，如在 https://arxiv.org/abs/1611.08207 中发布的。代码在 Lasagne ( 版本 0.2.
GAN-based-HRRS-Sample-Generation-for-Image-Classification:基于GAN的方法用于生成高分辨率遥感数据以进行数据增强和图像分类
05-11
基于GAN的HRRS图像生成样本分类 基于GAN的方法用于生成高分辨率遥感数据，以进行数据增强和图像分类。 深度学习框架是：Tensorflow。 Python版本：2.7 CUDA版本：9.1 端子命令： 数据集为UCM，NWPU-RESISC45：（1）UC Merced数据集 （2）NWPU-RESISC45数据集
Self-Attention GAN 中的 self-attention 机制
和而不流
03-06 7720
Self-Attention GAN 中的 self-attention 机制 文章目录Self-Attention GAN 中的 self-attention 机制1 论文简介2 Self-Attention3总结4参考文献 转载自：里昂中央理工博士在读 尹相楠： https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIwMTc4ODE0Mw==&amp;mid=2247495...
注意力机制
Adley_GAN的博客
07-23 899
深度学习中的注意力机制的讲解，参见https://blog.youkuaiyun.com/tg229dvt5i93mxaq5a6u/article/details/78422216。该链接讲解比较透彻。感谢大佬分享。
快速理解图像处理中注意力机制的应用
热门推荐
weixin_41977512的博客
10-21 3万+
参考论文：Residual Attention Network for Image Classification,发表与2017年CVPR会议上 一、前言 在分析这个网络前首先应该明确注意力机制的本质：一系列的注意力分配系数，也就是一系列权重参数，可以用来强调或选择目标处理对象的重要信息，并且抑制一些无关的细节信息。 论文中作者对所提出的残差注意力网络的定义是：A convolutional ne...
图神经网络（十七）SPAGAN: Shortest Path Graph Attention Network
码匀的博客
03-20 1482
本文收录于IJCAL2019，作者来自浙大和悉尼大学。图卷积网络(GCN)最近在分析可表示为图的非网格结构数据方面展示了其潜力，其核心思想是通过卷积将图的局部拓扑编码为中心节点的特征。本文提出了一种新的GCN模型，称为最短路径图注意网络(SPAGAN)。与传统的GCN模型在每一层进行基于节点的关注不同，SPAGAN模型进行基于路径的关注，明确地考虑了在中心节点和它的高阶邻居之间产生最小代价或最短路径的节点序列的影响。因此，与基于节点的GCN方法相比，SPAGAN允许对图结构进行更全面、更完整的探索，并进一步
CGAN的注意力机制与语义信息建模
AI天才研究院
04-07 1101
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。
评论 6
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值