반응형 supervisedlearning1 [논문 리뷰] U-GAT-IT: UNSUPERVISED GENERATIVE ATTEN- TIONAL NETWORKS WITH ADAPTIVE LAYER- INSTANCE NORMALIZATION FOR IMAGE-TO-IMAGE TRANSLATION 오늘은 2019년에 발표된 image-to-image translation 논문 중 하나인 U-GAT-IT모델에 대해 리뷰를 해보도록 하겠습니다. Abstract 이 논문에서는 unsupervised image-to-image translation의 새로운 방법을 제시한다. Attention 모듈과 새로운 learnable normalization function(AdaLIN)을 통합한 방법이라 설명할 수 있다. 각각의 역할은 다음과 같다. ✔️ 1. Attention 모듈 source와 target 도메인을 어텐션 맵(obtained by the auxiliary classifier)을 기반으로 구분하면서 모델이 더 중요한 영역에 집중하도록 한다. 이전에 어텐션을 사용한 모델들은 도메인 간의 geome.. 2021. 2. 22. 이전 1 다음 728x90 반응형
