Attention

引言

笔者前两天看到了这篇文章，因为最近也一直在看这方面就写篇博客记录一下。
这篇文章主要是结合了Attention机制来做的Object Transfiguration

Object Transfiguration

用传统的GAN网络做Object Transfiguration 时一般有两个步骤：

• 检测感兴趣的目标
• 将检测到的目标转换到另一个域

于是作者将这中传统的生成网络，分成了两个网络：

• Attention network
• Object Transfiguration network

其中Attention network 用于提供稀疏的Attention maps，Object Transfiguration network做域转换，之后在将两个网络的输出进行合成得到最终的output。

Model

此模型包含三个部分A(for Attention),T(for Transfiguration ),D(for Discriminator)。
其中的Transfiguration指域转换。

Attention

引言

笔者前两天看到了这篇文章，因为最近也一直在看这方面就写篇博客记录一下。
这篇文章主要是结合了Attention机制来做的Object Transfiguration

Object Transfiguration

用传统的GAN网络做Object Transfiguration 时一般有两个步骤：

• 检测感兴趣的目标
• 将检测到的目标转换到另一个域

于是作者将这中传统的生成网络，分成了两个网络：

• Attention network
• Object Transfiguration network

其中Attention network 用于提供稀疏的Attention maps，Object Transfiguration network做域转换，之后在将两个网络的输出进行合成得到最终的output。

Model

此模型包含三个部分A(for Attention),T(for Transfiguration ),D(for Discriminator)。
其中的Transfiguration指域转换。