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今晚直播 | 旷视研究院王毅:用于条件图像生成的注意力归一化
阅读量:175 次
发布时间:2019-02-28

本文共 1158 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

「PW Live」是 PaperWeekly 的学术直播间,旨在帮助更多的青年学者宣传其最新科研成果。我们一直认为,单向地输出知识并不是一个最好的方式,而有效地反馈和交流可能会让知识的传播更加有意义,从而产生更大的价值。

本期 PW Live,我们邀请到旷视研究院基础模型组实习生王毅,为大家带来用于条件图像生成的注意力归一化的主题分享。

对本期主题感兴趣的小伙伴,5 月 19 日(周二)晚 7 点,我们准时相约 PaperWeekly B 站直播间。

分享提纲

传统的基于卷积的生成对抗网络通过层次性的局部操作来合成图像,即其中的长程依赖关系是用马尔可夫链建模的。我们认为这种建模方式不足以用于生成具有复杂结构的图像类别。


在本文中,我们对基于实例归一化的进行扩展,用注意力归一化(attentive normalization)来描述长程依赖。具体而言,我们根据输入特征图的内部语义相似度将其软划分为几个区域,并分别对不同区域进行归一化。该操作增强了具有语义对应关系的遥远区域之间的一致性。

与自注意力对抗生成网络(self-attention GAN)相比,我们的注意力归一化不需要测量所有位置的相关性,因此可以直接应用于大尺度特征图而无需太多计算负担。我们在根据语义标签的条件图像生成(class-conditional image generation)和语义修复(semantic inpainting)的实验证明了我们提出的模块在客观和视觉评估方面的有效性。

本次分享的具体内容有:

  • 基于对抗网络的条件图像生成简介和自注意力方法

  • 注意力归一化方法介绍

  • 该方法的实验结果

嘉宾介绍

 王毅 / 旷视研究院基础模型组实习生 

王毅,旷视研究院基础模型组实习生,香港中文大学计算机科学与工程系博士在读。研究方向为计算机视觉和机器学习,主要包括图像生成,计算摄影学,在 CVPR,NIPS 等会议发表多篇论文。

直播地址 & 交流群

本次直播将在 PaperWeekly B 站直播间进行,扫描下方海报二维码点击阅读原文即可免费观看。线上分享结束后,嘉宾还将在直播交流群内实时 QA,在 PaperWeekly 微信公众号后台回复「PW Live」,即可获取入群通道

B 站直播间:

https://live.bilibili.com/14884511

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