論文の概要: SDA-GAN: Unsupervised Image Translation Using Spectral Domain Attention-Guided Generative Adversarial Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.02873v1
• Date: Wed, 6 Oct 2021 15:59:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-07 14:23:11.584671
• Title: SDA-GAN: Unsupervised Image Translation Using Spectral Domain Attention-Guided Generative Adversarial Network
• Title（参考訳）: SDA-GAN: スペクトル領域注意誘導ジェネレータを用いた教師なし画像変換
• Authors: Qizhou Wang, Maksim Makarenko
• Abstract要約: この研究は、顔スタイル変換のタスクにおける教師なし画像翻訳のための新しいGANアーキテクチャを導入した。 画像内容に対する空間的注意とともに、スペクトル注意に基づくメカニズムを設計に組み込む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This work introduced a novel GAN architecture for unsupervised image translation on the task of face style transform. A spectral attention-based mechanism is embedded into the design along with spatial attention on the image contents. We proved that neural network has the potential of learning complex transformations such as Fourier transform, within considerable computational cost. The model is trained and tested in comparison to the baseline model, which only uses spatial attention. The performance improvement of our approach is significant especially when the source and target domain include different complexity (reduced FID to 49.18 from 142.84). In the translation process, a spectra filling effect was introduced due to the implementation of FFT and spectral attention. Another style transfer task and real-world object translation are also studied in this paper.
• Abstract（参考訳）: この研究は、顔スタイル変換のタスクにおける教師なし画像翻訳のための新しいGANアーキテクチャを導入した。 画像内容に対する空間的注意とともに、スペクトル注意に基づくメカニズムを設計に組み込む。 ニューラルネットワークがフーリエ変換のような複雑な変換を、相当な計算コストで学習する可能性を実証した。 モデルは、空間的注意のみを使用するベースラインモデルと比較して訓練され、テストされる。 特にソースドメインとターゲットドメインが異なる複雑さを含んでいる場合(fidは142.84から49.18に低下)、このアプローチの性能改善は重要である。 翻訳過程では、fftの実装とスペクトルの注意によってスペクトル充填効果が導入された。 本論文では、別のスタイル転送タスクと実世界のオブジェクト変換についても検討する。

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