I detta dokument studeras problemet med objekttransfiguration i vilda bilder. Det generativa nätverket i klassiska GAN:er för objekttransfiguration åtar sig ofta ett dubbelt ansvar: att upptäcka objekten av intresse och konvertera objektet från källdomänen till måldomänen. Däremot sönderdela vi det generativa nätverket i två separata nätverk, som var och en endast är tillägnad en särskild deluppgift. Uppmärksamhetsnätverket förutspår rumslig uppmärksamhet kartor över bilder, och omvandlingsnätverket fokuserar på att översätta objekt. Uppmärksamhetskartor som produceras av uppmärksamhetsnätverket uppmuntras att vara glesa, så att man kan ägna stor uppmärksamhet åt objekt av intresse. Oavsett före eller efter objekttransfiguration bör uppmärksamhetskartor förbli konstanta. Dessutom kan lärande uppmärksamhet nätverk få fler instruktioner, med tanke på tillgängliga segmentering annoteringar av bilder. Experimentella resultat visar nödvändigheten av att undersöka uppmärksamheten i objekttransfiguration, och att den föreslagna algoritmen kan lära sig korrekt uppmärksamhet för att förbättra kvaliteten på genererade bilder.
Till exempel Chen et al. REF använder ett extra uppmärksamhetsnätverk för att skapa uppmärksamhetskartor, så att mer uppmärksamhet kan ägnas åt objekt av intresse.
Attention-GAN for Object Transfiguration in Wild Images
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}