論文の概要: AGA-GAN: Attribute Guided Attention Generative Adversarial Network with
U-Net for Face Hallucination
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.10591v1
- Date: Sat, 20 Nov 2021 13:43:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-25 14:06:38.897788
- Title: AGA-GAN: Attribute Guided Attention Generative Adversarial Network with
U-Net for Face Hallucination
- Title（参考訳）: AGA-GAN: 顔の幻覚のためのU-Netによる注意誘導型生成対向ネットワーク
- Authors: Abhishek Srivastava, Sukalpa Chanda, Umapada Pal
- Abstract要約: 本稿では,属性誘導注意(AGA)モジュールを用いた属性誘導注意生成ネットワークを提案する。
AGA-GANとAGA-GAN+U-Netフレームワークは、他の最先端のハロシン化技術よりも優れている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.010153819096056
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The performance of facial super-resolution methods relies on their ability to
recover facial structures and salient features effectively. Even though the
convolutional neural network and generative adversarial network-based methods
deliver impressive performances on face hallucination tasks, the ability to use
attributes associated with the low-resolution images to improve performance is
unsatisfactory. In this paper, we propose an Attribute Guided Attention
Generative Adversarial Network which employs novel attribute guided attention
(AGA) modules to identify and focus the generation process on various facial
features in the image. Stacking multiple AGA modules enables the recovery of
both high and low-level facial structures. We design the discriminator to learn
discriminative features exploiting the relationship between the high-resolution
image and their corresponding facial attribute annotations. We then explore the
use of U-Net based architecture to refine existing predictions and synthesize
further facial details. Extensive experiments across several metrics show that
our AGA-GAN and AGA-GAN+U-Net framework outperforms several other cutting-edge
face hallucination state-of-the-art methods. We also demonstrate the viability
of our method when every attribute descriptor is not known and thus,
establishing its application in real-world scenarios.
- Abstract（参考訳）: 顔の超解像法の性能は、顔の構造と正常な特徴を効果的に回復する能力に依存している。
畳み込みニューラルネットワークと生成的敵ネットワークベースの手法は、顔の幻覚タスクにおいて印象的なパフォーマンスを提供するが、低解像度画像に関連する属性を使用してパフォーマンスを改善する能力は不十分である。
本稿では,新しい属性誘導型注意(aga)モジュールを用いて,画像中の様々な顔特徴に対して生成過程を識別し,焦点を合わせる属性誘導型注意生成支援ネットワークを提案する。
複数のAGAモジュールを積み重ねることで、ハイレベルとローレベルの両方の顔構造の回復が可能になる。
我々は,高解像度画像とそれに対応する顔属性アノテーションの関係を利用した識別特徴を学習するための識別器を設計する。
次に、既存の予測を洗練し、さらに顔の詳細を合成するためのU-Netアーキテクチャの利用について検討する。
AGA-GANとAGA-GAN+U-Netフレームワークは、いくつかの最先端の顔幻覚の最先端の手法よりも優れていることを示す。
また,すべての属性記述子が不明な場合,実際のシナリオでアプリケーションを確立することで,その実現可能性を示す。
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