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Diverse Image-to-Image Translation via Disentangled Representations

摘要:图像到图像的翻译主要学习两个视觉域之间的映射关系。主要有两个挑战:1)缺少对齐的成对的训练数据2)和对于一个输入图片的多种可能输出。这篇文章中,提出了基于解开表示disentangled representation的,在没有成对训练数据情况下,产生多样的输出。为了实现多样性,将图片分解为两个空间:一个域不变的内容空间来捕捉不同域之间的共享信息,和属性空间的特殊域。此模型从给定图片中提取解码的内容特征以及从属性空间中采样的属性向量来在测试阶段产生多样性图片。为了解决数据不成对问题,我们提出了一个新的基于解开表示的交叉循环一致性损失cross-cycle consistency loss。质量评估显示在没有成对训练数据的情况下我们能生成多样真实的图片。在量化比较中,我们用用户学习来评价真实性以及用感知距离度量来评价多样性。在MNIST-M和LineMod数据集上的应用性与其他先进算法的比较中具有有竞争力的表现。

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界面传值,单例,模态[通俗易懂]

界面间传值场景 1.由前往后属性传值.在后一个界面中定义属性(属性类型和数据类型一致) 2.当push到下一个界面之前给属性赋值3.在下一个界面中,相应的控件从属性中获取数据 2. 由前往后 协议代理,1.在后一个界面定义协议(协议中定一个传值方法,方法由參数,參数类型和传输类型一致)2.在后一个界面定义代理属性,3.在前一个界面中设置代理4.代理对象的类服从协议 3.多界面传值(即能够从前往后,也能够从后往前) 单例一个类仅仅有一个对象 1.新建一个单例类 2.加入便利构造器方法而且保证该方法不管滴哦用多少次,返回的地址都是一样的 3.为该类加入属性,存储要传递的数据 4.传递数据时把数据存储在单例属性中 5.当须要该属性时,直接从单例属性中获取 单例 为了保证该类仅仅有一个对象,我们用静态变量来储存对象的地址,一旦指针变量为空,则创建对象,否则直接将原有的地址返回,可是alloc的控件无法确定释放的时机.所以仅仅有alloc不release,会造成内存泄露,单例是用来解决特定的问题,万不得已尽量不要使用单例 导航控制器管理的多视图控制I之间存在层级关系,即:后一个界面的显示内容要依赖与前一个界面,假设前一个界面显示的内容依赖与后一个界面,使用心的是u弹出方式,模态,可是此时弹出的视图控制器并不受原有导航控制器管理

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特征工程(一):前向逐步回归(R语言)

“ 建模过程中,选择合适的特征集合,可以帮助控制模型复杂度,防止过拟合等问题。为了选取最佳的特征集合,可以遍历所有的列组合,找出效果最佳的集合,但这样需要大量的计算。本文介绍的前向逐步回归法是针对最小二乘法的修改。相对于要将所有组合情况遍历一遍,前向逐步回归可以大大节省计算量,选择最优的特征集合,从而解决过拟合问题。” 前向逐步回归 前向逐步回归的过程是:遍历属性的一列子集,选择使模型效果最好的那一列属性。接着寻找与其组合效果最好的第二列属性,而不是遍历所有的两列子集。以此类推,每次遍历时,子集都包含上一次

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