Sagan: Self-Attention Generative Adversarial Networks

最新推荐文章于 2025-11-25 12:20:36 发布
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文章标签： 机器学习 深度学习 人工智能 生成对抗网络
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/NrfDatabase/article/details/132961722
Sagan是一种利用自注意力机制改进的生成对抗网络，旨在生成更高质量和连贯的图像。它通过捕获图像中不同位置的长期依赖性来关注重要区域，从而提高生成的逼真度和细节。Sagan的训练过程是一个生成器和判别器之间的最小化最大化游戏，最终生成器能生成足以欺骗判别器的图像。

Introduction:
In recent years, deep learning has made significant advancements in the field of generative models. One such model is the Self-Attention Generative Adversarial Network (Sagan). Sagan leverages the power of self-attention mechanisms to generate high-quality and coherent images. In this article, we will dive into the details of Sagan and explore its architecture and training process.

Sagan Architecture:
The Sagan architecture builds upon the traditional Generative Adversarial Network (GAN) framework by incorporating self-attention mechanisms. The key idea behind self-attention is to capture long-range dependencies between different spatial locations within an image. This allows the generator to focus on important regions and generate more realistic and detail

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SA-GAN(Self-Attention GAN)学习笔记
dx199771的博客
02-21 4097
在做text2image GAN时候做文献阅读时看到的SAGAN，这里做一个简要得学习笔记，欢迎纠错讨论。 Self-Attention Generative Adversarial Networks (SAGAN) SAGAN在ImageNet可到达36.8的Inception Score 和 18.65的Frechet Inception Distance。也是BIG-GAN的原型。 传统卷积GAN问题： 受局部感受野限制(Local Receptive Field)，无法提取全局信息，只能提取
SAGAN：Self-Attention Generative Adversarial Networks论文解读
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10-10 1835
在上一篇博客中，SEnet关注于各通道间的依赖关系，通过增强和减弱某个通道特征的表达使得网络有“注意力”。而SAGAN将注意力机制应用在GAN生成项目中，主要是每个feature map 和它自身的转置相乘，让任意两个位置的像素直接发生关系，这样就可以学习到任意两个像素之间的依赖关系，从而得到全局特征。从单个特征出发，使得网络有“注意力”能力。 1、GAN生成图片时存在的问题 ...
SAGAN生成更为精细的人脸图像(tensorflow实现)
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04-25 1万+
一、背景 SAGAN全称为Self-Attention Generative Adversarial Networks，是由Han Zhang等人[1]于18年5月提出的一种模型。文章中作者解释到，传统的GAN模型都是在低分辨率特征图的空间局部点上来生成高分辨率的细节，而SAGAN是可以从所有的特征处生成细节，并且SAGAN的判别器可以判别两幅具有明显差异的图像是否具有一致的高度精细特征。SAGAN目前是取得了非常好的效果。 本文以CelebA数据集为例，用SAGAN生成更为精细的人脸图像，主要参考代码
深度学习系列43：引入注意力的SAGAN/BigGAN和big_sleep
kittyzc的博客
06-14 1729
sa_gan是Self-Attention Generative Adversarial Networks的缩写。 动机：一般的dc_gan(deep convolution)模型擅长处理含有大量纹理的类型，比如天空、风景等，但在结构上的表现比较差，比如不能正确生成人脸、四肢等。其原因是卷积核不足以覆盖较大的区域。因此，我们加入attention机制。 下图中的fgh类似注意力机制中的kqv convolution feature maps的尺寸为[C, W, H] f/g后的尺寸为[C/8, WH], h
GAN 的那些事儿
smallplum123的博客
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一、概述     GAN 从 2014 年被提出到现在才短短四年，从没什么用处到现在可以玩不少东西了，让人感受到 GAN 其实还是有点搞头的。而GAN 的发展，也是数据、算力、算法多方面齐驱并进的体现。之前都没怎么接触 GAN，为了了解 GAN，今天去了解了几篇工作。按时间轴了解到几个工作 GAN、DCGAN、conditional GAN、cycle GAN、pix2pixHD、SN GAN、...
Self-Attention Generative Adversarial Networks（SAGAN）理解
ggyy的NoteBook
08-15 8282
介绍 Self-Attention Generative Adversarial Networks（SAGAN）是Han Zhang, Ian Goodfellow等人在去年提出的一种新的GAN结构，网络主要引入了注意力机制，不仅解决了卷积结构带来的感受野大小的限制，也使得网络在生成图片的过程中能够自己学习应该关注的不同区域。从结果上来看，SAGAN相比于之前最好的结构，在 Inception s...
06.SAGAN（Self-Attention Generative Adversarial Networks）
weixin_44177594的博客
04-07 1672
SAGAN摘要introductionproblemsSAGAN的优点好处：SAGAN理论架构SAGAN 优化1. Spectral Normalization2. TTURmore details结果展示评估两个技巧self-attention机制 摘要 提出了一种基于自我注意力生成的对抗性网络(the Self-Attention Generative Adversarial Network), 可以注意力驱动、远距离依赖（long-range dependency）来完成生成图片的任务。传统的卷积GA
Self-Attention Generative Adversarial Networks
weixin_37958272的博客
06-23 941
Self-Attention Generative Adversarial Networks 在本文中，我们提出了自注意生成对抗网络（SAGAN），它允许对图像生成任务进行注意驱动的远程依赖建模。传统的卷积GANs只在低分辨率特征图中产生局部空间点的函数，从而产生高分辨率的细节。此外，鉴别器可以检查图像的遥远部分中的高度详细的特征是否彼此一致。此外，最近的工作表明，generator conditioning GAN的性能。利用这一观点，我们将光谱标准化应用于GAN生成器，并发现这改善了训练表现。在具有挑
ChipGAN: A Generative Adversarial Network for Chinese Ink Wash Painting Style Transfer翻译
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03-13 1776
概要 ​ 风格转换已成功应用于照片，生成逼真的西方绘画。然而，由于中西绘画技法的内在差异，直接套用已有的方法，对中国水墨画风格的转换并不能产生令人满意的效果。本文提出了一种基于ChipGAN的端到端（ end-to-end）生成对抗性网络体系结构，用于照片转化为中国水墨画。 ChipGAN的核心模块实施了三个约束 空白（voids） 笔触（ brush strokes）（画笔描边） 水墨色调和扩散（ink wash tone and diffusion） 以解决中国水墨画中普遍
(SAGAN)Self-Attention Generative Adversarial Networks
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12-18 1982
core idea：将self-attention机制引入到GANs的图像生成当中，来建模像素间的远距离关系，用于图像生成任务 CGAN的缺点: 1.依赖卷积建模图像不同区域的依赖关系，由于卷积核比较小一般都是1*1，3*3,5*5，导致卷积感受野太小，需要进行多层卷积才能获取远距离的依赖关系 2.多层卷积，优化算法优化参数困难 Abstract 在本文中，我们提出了自我注意生成对抗网络(SAGAN)，它允许注意力驱动的远程依赖建模的图像生成任务。传统卷积GAN在低分辨率特征地图中仅通...
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SA-GAN： self-attention 的 pytorch 实现（针对图像）
月下花弄影
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微算法科技（NASDAQ ：MLGO）混合共识算法与机器学习技术：重塑区块链安全新范式
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通过混合共识算法与机器学习技术的深度融合，在抗攻击能力方面，动态切换共识机制的策略，使攻击者难以找到固定的攻击路径，大幅提高了51%攻击、双花攻击等传统攻击手段的成本。通过动态自适应的安全防护机制，该技术不仅提升了区块链网络的安全性和效率，也为区块链在更多领域的应用打开了大门。通过对区块链网络中的海量交易数据、节点行为数据、网络流量数据等进行深度分析，机器学习模型能够实时识别异常行为模式，预测潜在安全威胁，并将分析结果反馈给混合共识算法，指导其动态调整参数和策略。
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叫好与叫座虽然不是对立面，但想在同一个作品中达到双重效果很难。
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今天学习了K-means算法初始化和聚类数选择的关键问题。在初始化方面，我理解了随机选择k个训练样本作为初始聚类中心的方法，以及通过多次随机初始化来避免局部最优解的技巧。对于聚类数的选择，认识到这往往没有标准答案，需要根据数据特性和应用需求来判断。通过可视化不同k值下的聚类效果，我明白了肘部法则等选择聚类数的实用方法。今天的学习让我对K-means算法的实际应用有了更深入的理解。初始化不再是随便选几个点那么简单，而是要通过多次尝试来找到更好的聚类结果，这就像做实验时要重复多次取平均值一样重要。
基于学习的人工智能（3）机器学习基本框架
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【机器学习】10 正则化 - 减小过拟合
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本文介绍了机器学习中正则化(Regularization)技术的基本概念与应用。首先阐述了过拟合(Overfitting)和欠拟合(Underfitting)问题，指出正则化是解决过拟合的有效方法。文章详细讲解了正则化的实现原理：通过在成本函数中添加参数w的平方项(正则化项)来惩罚过大的权重值，平衡模型拟合程度和泛化能力。重点分析了正则化参数λ的作用及其取值对模型的影响，并推导了带正则化项的线性回归和逻辑回归的梯度下降公式。其中，线性回归的正则化表现为权重更新时的缩小因子(1-αλ/m)，而逻辑回归的正则化
C机器学习.NET生态库应用
2509_93946247的博客
11-25 102
更绝的是支持ONNX模型集成，之前用PyTorch训练好的图像分类模型，转成ONNX格式后直接通过mlContext.Model.LoadTensorFlowModel加载，在 Core项目里当中间件调用，推理速度比用Python服务快了两倍不止。的多线程处理要手动锁住MemoryPool，不然容易爆栈。最让我惊喜的是AutoML功能，调用mlContext.Auto().CreateRegressionExperiment()自动调参，原本要折腾三天的参数优化，喝杯咖啡功夫就出结果了。
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