Jun, 2018

无监督注意力引导的图像到图像翻译

PDF
TL;DR本研究提出了一种注意力机制结合无监督学习和对抗训练的图像转换方法，能够在不需要监督的情况下，准确地定位并转换图像中的特定对象，从而比现有技术实现更加逼真的图像转换。
attention mechanismunsupervised learningimage-to-image translationadversarial trainingobject localization
发现论文，激发创造
  • AttentionGAN: 利用 Attention 引导的生成对抗网络实现非配对图像转换

    本文提出了一种新的基于注意力向导的生成对抗网络 (AttentionGAN)，通过生成注意力掩码来识别最具区别性的前景物体，并将生成的输出融合到注意力掩码中，从而获得高质量的目标图像，实验表明，相较于现有的竞争模型，该方法能够生成更鲜明和更现实的图像。

    Nov, 2019

  • 基于注意力引导的生成对抗网络的无监督图像转换

    本文提出了基于注意力机制的生成对抗网络 AGGAN，在生成图像时使用内置的注意力机制检测最具有辨别性的语义部分并最小化不需要的部分的变化，训练过程中同时考虑对抗损失、循环一致性损失、像素损失和注意力损失，实验表明 AGGAN 比现有模型能够生成更加清晰和准确的图像。

    Mar, 2019

  • 无监督图像对图像翻译的对比学习

    本文提出了一种无监督、基于对比学习的图像翻译方法，其主要思想是学习一个判别器，将不同的图像风格区分开来，并使其监督生成器将这些风格在图像之间进行转移。实验结果表明，该方法在视觉质量和翻译准确度方面优于当前领先的无监督基线模型。

    May, 2021

  • 用生成式对抗网络实现无监督图像翻译

    介绍了一种基于深度卷积神经网络以及条件生成式对抗网络的通用方法，通过非监督学习来解决图像转换问题，实现了不同域之间的图像转换，并且在多样性方面表现出了很好的通用性。

    Jan, 2017

  • 无监督图像转换网络

    本文介绍了一种基于共享潜在空间假设和 Coupled GANs 的无监督的图像到图像翻译框架，并在多个挑战性的无监督图像翻译任务中取得了高质量的翻译结果，同时也应用于域自适应并实现了最先进的基准数据集性能。

    Mar, 2017

  • 复杂场景下的几何无监督图像到图像转换

    本文介绍了一种在多元和内容丰富的图像上使用单个物体翻译方法的扩展方法，使用基于目标检测的方式对数据集进行扩充，同时提出了一种适应 FUNIT 框架的方法，以利用其他方法中可以看到的目标检测技术的优势。

    Jun, 2021

  • 基于主题引导的图像描述注意力模型

    本文提出了一种新的注意力机制，称为主题引导注意力，在图像字幕生成中应用，通过将图像主题整合到注意力模型中作为指导信息，协助选择最重要的图像特征。在微软 COCO 数据集上的实验结果表明，该方法在各种定量指标上具有最先进的性能。

    Jul, 2018

  • 少样本无监督图像到图像翻译

    本论文提出一种基于生成对抗网络和网络设计的少样本无监督图像转换算法，通过在基准数据集上的大量实验验证与多种基线方法比较，证明了提出的框架的有效性。

    May, 2019

  • 基于生成先验的无监督图像到图像翻译

    本研究提出了一种新的框架，Generative Prior-guided UNsupervised Image-to-image Translation (GP-UNIT)，利用预训练的类条件生成对抗网络 (GANs) 的生成先验来跨越不同领域学习丰富的内容对应关系，并且我们还提出了一种新的粗粒度到细粒度的策略，通过在抽象的语义层面上捕捉一个强大的粗级内容表示来连接对象，进而为更准确的多层级内容对应学习适应性的细粒度内容特征。实验表明我们提出的方法优越性强，可适用于不同的领域和更挑战的任务。

    Apr, 2022

  • DA-GAN：基于深度注意机制生成对抗网络的实例级图像翻译

    该论文提出了一种利用 Deep Attention GAN（DA-GAN）进行实例级图像翻译的新框架，可以在高度结构化的潜空间中将来自两个集合的样本进行转换，实例级的对应关系可以通过在学习到的实例对上进行注意力来发现，该方法在应用方面表现出了很好的效果。

    Feb, 2018