I detta arbete presenterar vi ett nytt tillvägagångssätt för utbildning Generative Adversarial Networks (GANS). Med hjälp av de uppmärksamhetskartor som produceras av ett lärarnätverk kan vi förbättra kvaliteten på de genererade bilderna samt utföra svagt övervakad objektlokalisering på de genererade bilderna. I detta syfte genererar vi bilder av HEP-2-celler som fångas med indirekt Imunofluoresence (IIF) och studerar förmågan hos vårt nätverk att utföra en svag lokalisering av cellen. För det första visar vi att även om GAN kan lära sig kartläggningen mellan inmatningsdomänen och måldistributionen på ett effektivt sätt, kan diskriminatornätverket inte upptäcka de regioner som är av intresse. För det andra lägger vi fram en ny mekanism för överföring av uppmärksamhet som gör det möjligt för oss att driva igenom diskriminatorn för att lägga tonvikten på de berörda regionerna genom överföringslärande. För det tredje visar vi att detta leder till mer realistiska bilder, eftersom discriminatorn lär sig att lägga tonvikten på området av intresse. För det fjärde, den föreslagna metoden gör det möjligt att generera både bilder och uppmärksamhet kartor som kan vara användbara för data annotation t.ex. i objektdetektering.
Kastaniotis m.fl. REF presenterar ATAGAN, som använder ett lärarnätverk för att ta fram uppmärksamhetskartor.
Attention-Aware Generative Adversarial Networks (ATA-GANs)
{'venue': '2018 IEEE 13th Image, Video, and Multidimensional Signal Processing Workshop (IVMSP)', 'journal': '2018 IEEE 13th Image, Video, and Multidimensional Signal Processing Workshop (IVMSP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}