Bildsyntes och bild-till-bild översättning är två viktiga generativa lärande uppgifter. Anmärkningsvärda framsteg har gjorts genom att lära sig Generativa Adversarial Networks (Gans) [11] och cykelkonsekventa GANs (Cyclegans) [52]. Detta dokument presenterar en metod för att lära Spatial Pyramid Attentive Pooling (SPAP) som är en ny arkitektonisk enhet och kan enkelt integreras i både generatorer och diskriminatorer i GANs och CycleGANS. Den föreslagna SPAP integrerar Atrous rumsliga pyramid [5], en föreslagen kaskad uppmärksamhetsmekanism och återstående anslutningar [13]. Den utnyttjar fördelarna med de tre komponenterna för att underlätta effektivt endto-end generativt lärande: i) förmågan att samla flerskalig information genom ASPP, ii) förmågan att fånga relativ betydelse mellan både rumsliga platser (särskilt flerskaliga sammanhang) eller funktionskanaler genom uppmärksamhet, iii) förmågan att bevara information och förbättra möjligheten att optimera genom kvarvarande anslutningar. Coarse-to-fine och fin-to-coarse SPAP studeras och spännande uppmärksamhet kartor observeras i båda uppgifterna. I experiment, den föreslagna SPAP testas i GANs på Celeba-HQ-128 dataset [18], och testas i CycleGANS på Image-to-Image översättningsdataset inklusive Cityscape dataset [9], Facade och flygkartor dataset [52], båda ger bättre prestanda.
Sun och Wu REF integrerar atmosfärisk rumslig pyramid, kaskad uppmärksamhet mekanism och återstående anslutningar för bildsyntes och bild-till-bild översättning.
Learning Spatial Pyramid Attentive Pooling in Image Synthesis and Image-to-Image Translation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}