展示、关注与翻译：基于视觉注意力的无配对多域图像到图像翻译
计算机视觉与模式识别
2019-04-09 v2
摘要
近年来，无配对多域图像到图像翻译引起了极大关注并取得了显著进展，其中利用标签向量来指示多域信息。本文提出 SAT（Show, Attend and Translate，展示、关注与翻译），一种统一且可解释的生成对抗网络（GAN），配备视觉注意力，能够执行多域的无配对图像到图像翻译。通过引入动作向量，我们将原始翻译任务视为加减算术问题。应用视觉注意力以保证仅翻译与目标域相关的区域。在人脸属性数据集上的大量实验证明了我们方法的优越性，且生成的注意力掩码更好地解释了 SAT 在翻译图像时所关注的内容。
关键词
引用
@article{arxiv.1811.07483,
title = {Show, Attend and Translate: Unpaired Multi-Domain Image-to-Image Translation with Visual Attention},
author = {Honglun Zhang and Wenqing Chen and Jidong Tian and Yongkun Wang and Yaohui Jin},
journal= {arXiv preprint arXiv:1811.07483},
year = {2019}
}