带有条件卷积层的cGANs
计算机视觉与模式识别
2020-04-09 v2 机器学习
图像与视频处理
摘要
条件生成对抗网络（cGANs）已被广泛研究以使用单一生成器生成类别条件图像。然而，在常规cGANs技术中，生成器学习条件特定特征仍具挑战性，因为无论条件如何都使用具有相同权重的标准卷积层。本文提出一种称为条件卷积层的新颖卷积层，其通过采用根据条件调整的权重直接生成不同的特征图。更具体地，在每个条件卷积层中，权重通过逐滤波器缩放和逐通道平移操作以简单而有效的方式被条件化。与常规方法相比，所提带有单一生成器的方法能有效处理条件特定特性。在CIFAR、LSUN和ImageNet数据集上的实验结果表明，带有所提条件卷积层的生成器比带有标准卷积层的生成器实现了更高质量的条件图像生成。
引用
@article{arxiv.1906.00709,
title = {cGANs with Conditional Convolution Layer},
author = {Min-Cheol Sagong and Yong-Goo Shin and Yoon-Jae Yeo and Seung Park and Sung-Jea Ko},
journal= {arXiv preprint arXiv:1906.00709},
year = {2020}
}
备注
Submitted to IEEE Trans. Neural Networks and Learning Systems (TNNLS)