注意力与自适应归一化：U-GAT-IT无监督图像转译方法

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本文档标题为 "U-GAT-IT: Unsupervised Generative Attentional Networks with Adaptive Layer-Instance Normalization for Image-to-Image Translation"，由 Junho Kim、Minjae Kim、Hyeonwoo Kang 和 Kwanghee Lee 等作者合作完成，他们分别来自 NCSOFT 和 Boeing Korea Engineering and Technology Center。该研究主要关注的是无监督图像到图像转换的方法，这是一种在端到端学习框架下提出的创新技术。 论文的核心贡献是提出了一种新型的注意力模块（Attention Module）和自适应层实例归一化（Adaptive Layer-Instance Normalization, AdaLIN）功能。这些组件使得模型能够更加智能地处理不同类型的图像转换任务。传统的注意力机制在区分源域和目标域时依赖于辅助分类器生成的注意力地图，这有助于模型聚焦于重要的区域。然而，先前的方法往往难以处理领域之间的几何变化，U-GAT-IT模型则突破了这一限制，不仅适用于整体变化显著的图像，也适用于需要较大形状变化的情况。 AdaLIN 是一个关键创新，它允许模型通过学习参数灵活控制形状和纹理的变化，使其对不同数据集的适应性更强。相比于传统的归一化技术，AdaLIN具有更高的灵活性和动态调整能力，这在训练过程中能够更好地保留原始图像特征的同时，根据输入图像的具体情况进行转化。 U-GAT-IT方法提供了一种无监督图像翻译的新途径，其注意力机制和自适应归一化策略显著提升了模型的性能和适应性，使得在无需标注数据的情况下，能够更有效地进行跨领域图像转换，并且能够处理各种复杂的图像变换需求。这项工作对于计算机视觉领域的图像生成任务具有重要意义，特别是在无监督学习和跨模态图像转换的研究中。

voclone:U-GAT-IT背景注入的实现，用于分离语音转换GAN的噪声

2021-04-06 上传
U-GAT-IT —官方PyTorch实施 ：具有图像到图像转换的自适应层实例规范化的无监督生成注意网络 | 本文的结果来自Tensorflow代码 U-GAT-IT：具有图像到图像转换的自适应层实例规范化的无监督生成注意网络 摘要我们提出了一种新的无监督图像到图像翻译方法，该方法以端到端的方式结合了新的注意力模块和新的可学习归一化功能。 注意力模块指导我们的模型将注意力集中在基于辅助分类器获得的注意力图来区分源域和目标域的更重要区域上。 与以前的基于注意力的方法无法处理域之间的几何变化不同，我们的模型可以转换需要整体变化的图像和需要大形状变化的图像。 此外，我们新的AdaLIN（自适应层实例归一化）功能可帮助我们的注意力引导模型通过根据数据集学习的参数灵活地控制形状和纹理的变化量。 实验结果表明，与现有的具有固定网络架构和超参数的最新模型相比，该方法具有优越性。 用法 ├── datas

UART接口.pdf

2013-03-27 上传
主要介绍接口知识当然包括UART，注意版权归原作者所有，请遵守相关法律！

# 查询季频估值指标盈利能力(修改对应代理 profit_list =[] rs profit - be.query profit_data(cade "sh600023", year*2021, qusrtor 4) while (rs_profit.error_code --'o’)t ra_profit.next(: rs_profit.gat_row_data0) result profit " pdDataframe(profit list, colunnsire predit.fiolda) # 打印输出上述结果 print( # 结果集输出到csv文件 fresult _profit. to_cs("D:1iprodit_data. csy#登出系统.logout()

2023-05-24 上传
这段代码有一些语法错误，我尝试修正一下，看看是否符合你的需求： ``` # 导入 necessary packages import baostock as bs import pandas as pd # 登录系统 lg = bs.login() # 查询季频估值指标盈利能力 ...

# 查询季频估值指标盈利能力(修改对应代理 profit_list =[] rs profit - be.query profit_data(cade "sh600023", year*2021, qusrtor 4) while (rs_profit.error_code --'o’)t ra_profit.next(: profit_1ist.append(rs_profit.gat_row_data0) result profit " pdDataframe(profit list, colunnsire predit.fiolda) # 打印输出上述结果

2023-05-24 上传
根据您提供的代码，有一些错误和不完整的部分，我给您修改一下： ``` import baostock as bs import pandas as pd # 登录系统 lg = bs.login() # 查询季频估值指标盈利能力 profit_list = [] ...

把这段代码里的location_embedding_dim去掉class my_GAT(torch.nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, n_heads, location_embedding_dim, filters_1, filters_2, dropout): super(my_GAT, self).__init__() self.in_channels = in_channels self.out_channels = out_channels self.n_heads = n_heads location_embedding_dim = 0 self.filters_1 = filters_1 self.filters_2 = filters_2 self.dropout = dropout self.location_embedding_dim = location_embedding_dim self.setup_layers() def setup_layers(self): self.GAT_1 = GATConv(in_channels=self.in_channels,out_channels=self.filters_1, heads=self.n_heads, dropout=0.1) self.GAT_2 = GATConv(in_channels=self.filters_1 * self.n_heads + self.location_embedding_dim, out_channels=self.out_channels, heads=self.n_heads, dropout=0.1, concat=False) def forward(self, edge_indices, features, location_embedding): features = torch.cat((features, location_embedding), dim=-1) features = self.GAT_1(features, edge_indices) features = torch.nn.functional.relu(features) features = torch.nn.functional.dropout(features, p=self.dropout, training=self.training) features = torch.cat((features, location_embedding), dim=-1) features = self.GAT_2(features, edge_indices) return features

2023-06-08 上传
super(my_GAT, self).__init__() self.in_channels = in_channels self.out_channels = out_channels self.n_heads = n_heads self.filters_1 = filters_1 self.filters_2 = filters_2 self.dropout = ...

gat工具aee_extract.exe

2023-07-19 上传
gat工具aee_extract.exe是一款用于提取AEE（Advanced Encryption Standard Encryption）加密文件的工具，它能够解密并还原被AEE加密的文件。 AEE是一种常见的加密算法，用于保护文件的安全性。使用AEE加密后，即使...

U-GAT-IT损失函数详解

2023-05-14 上传
U-GAT-IT是一种基于对抗生成网络(GAN)的图像翻译模型，它可以将一种风格的图像转换为另一种风格的图像。该模型的核心是利用生成器和判别器两个网络进行对抗训练。其中，生成器负责将输入图像转换为目标风格的图像，...

TCN-GAT-TARANSFORM

2024-03-27 上传
TCN-GAT-TRANSFORM是一种基于TCN（Temporal Convolutional Network）和GAT（Graph Attention Network）的时间序列预测模型。该模型结合了TCN的卷积操作和GAT的图注意力机制，可以用于时间序列数据的建模和预测[^1][^...

dgllife.model.gnn与torch_geometric.nn.GraphConv

2023-05-10 上传
dgllife.model.gnn是Deep Graph Library (DGL)中的模块，它提供了许多常用的图神经网络层，例如GCN、GAT、ChebNet等，同时也可以使用用户自定义的层。dgllife.model.gnn中的层操作可以在多个图上并行计算，因此在...

class Positional_GAT(torch.nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, n_heads, location_embedding_dim, filters_1, filters_2, dropout): super(Positional_GAT, self).__init__() self.in_channels = in_channels self.out_channels = out_channels self.n_heads = n_heads self.filters_1 = filters_1 self.filters_2 = filters_2 self.dropout = dropout self.location_embedding_dim = location_embedding_dim self.setup_layers() def setup_layers(self): self.GAT_1 = GATConv(in_channels=self.in_channels,out_channels=self.filters_1, heads=self.n_heads, dropout=0.1) self.GAT_2 = GATConv(in_channels=self.filters_1 * self.n_heads + self.location_embedding_dim, out_channels=self.out_channels, heads=self.n_heads, dropout=0.1, concat=False) def forward(self, edge_indices, features, location_embedding): features = torch.cat((features, location_embedding), dim=-1) features = self.GAT_1(features, edge_indices) features = torch.nn.functional.relu(features) features = torch.nn.functional.dropout(features, p=self.dropout, training=self.training) features = torch.cat((features, location_embedding), dim=-1) features = self.GAT_2(features, edge_indices) return features

2023-05-25 上传
这段代码实现了一个名为Positional_GAT的模型，它基于GAT（Graph Attention Network）模型，并添加了位置嵌入（location embedding）来考虑节点在图中的位置信息。具体来说，该模型包含一个GATConv层（表示第一层GAT...
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