Nuvarande oövervakade bild-till-bild översättning tekniker kämpar för att fokusera sin uppmärksamhet på enskilda objekt utan att ändra bakgrunden eller hur flera objekt interagerar inom en scen. Motiverade av den viktiga roll som uppmärksamhet i människans uppfattning spelar, tar vi itu med denna begränsning genom att införa oövervakade uppmärksamhetsmekanismer som är gemensamt kontradiktoriskt utbildade med generatorerna och diskriminatorerna. Vi visar kvalitativt och kvantitativt att vår strategi är inriktad på relevanta regioner i bilden utan att det krävs tillsyn, vilket skapar mer realistiska kartläggningar jämfört med de senaste strategierna. Figur 1: Genom att explicit modellera uppmärksamhet, vår algoritm kan bättre ändra objektet av intresse för oövervakad bild-till-bild översättning uppgifter, utan att ändra bakgrunden på samma gång.
Mejjati m.fl. I REF föreslås uppmärksamhetsmekanismer som är gemensamt utbildade med generatorer, diskriminatorer och andra två uppmärksamhetsnätverk.
Unsupervised Attention-guided Image to Image Translation
{'venue': 'NIPS 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}