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关于论文中UOT的问题 #4
Comments
你好,通过X和Z之间最优传输,可以得到一个矩阵(Transport Plan),然后通过这个矩阵特征Z会向X对齐得到aligned features (图中的特征热力图)。aligned features会和原始X一起输入到生成网络当中(绿色部分)。映射后的特征就是简单的把transport plan和特征Z做个外积。 |
您好,请问您说的“ 把transport plan和特征Z做个外积 ”,此处的外积是指 普通的矩阵乘法 或者 矩阵向量乘法 吗 ? |
因为我暂时没有在网上找到有关矩阵外积的定义,只找到一些向量外积的定义,所有不太清楚您这里所谓的外积是指什么意思? |
可以看下cocosnet 文章里面的公式(3)和(4),https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Zhang_Cross-Domain_Correspondence_Learning_for_Exemplar-Based_Image_Translation_CVPR_2020_paper.pdf |
您好,我仔细阅读你的论文后有两个疑问:1. 论文中Figure2处,是把 原始特征X 向Z传输对齐后的特征X_new 继续输出进绿色网络吗?还是说依然把X输入绿色网络。我暂时没有在论文中找到这个问题的解释。 2. 如果是把对齐后的特征X_new输入进绿色网络,那么请问是怎么得到的X_new的呢?我理解的UOT是可以得到transport plan T 和 distance,但是还不清楚怎么得到映射后的特征,求解答?十分感谢
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