Oöverträffad bildöversättning, som syftar till att översätta två oberoende uppsättningar bilder, är utmanande att upptäcka rätt korrespondens utan parade data. Befintliga verk bygger på Generativa Adversarial Networks (Gans) sådan att distributionen av översatta bilder är oskiljaktiga från fördelningen av det uppsatta målet. Sådana begränsningar på viss nivå kan dock inte lära sig korrespondenser på instansnivå (t.ex. Anpassade semantiska delar i objekttransfiguration uppgift). Denna begränsning resulterar ofta i falska positiva (t.ex. geometriska eller semantiska artefakter), och ytterligare leder till läge kollaps problem. För att ta itu med ovanstående frågor föreslår vi en ny ram för till exempel bildöversättning av djup uppmärksamhet GAN (DA-GAN). En sådan design gör det möjligt för DA-GAN att bryta ner uppgiften att översätta prover från två uppsättningar till att översätta instanser i ett välstrukturerat latent utrymme. I synnerhet lär vi oss gemensamt en djup uppmärksamhet kodare, och korrespondenser på instansnivå skulle följaktligen kunna upptäckas genom att närvara vid de inlärda instanserna. Begränsningarna skulle därför kunna utnyttjas på både fastställd nivå och instansnivå. Jämförelser mot flera "state-of-thearts" visar överlägsenheten i vårt tillvägagångssätt, och den breda tillämpningsförmågan, t.ex., utgör morfering, dataförstärkning, etc., driver marginalen för problem med domänöversättning. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
Till exempel, DA-GAN REF lär sig en djup uppmärksamhet kodare för att möjliggöra instans-nivå översättning, som inte kan hantera multi-instance och komplexa omständigheter.
DA-GAN: Instance-Level Image Translation by Deep Attention Generative Adversarial Networks
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}