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使用条件GAN实现图像图像翻译

图像处理、视觉领域很多问题都可以看成是翻译问题,就像把一种语言翻译成另外一种语言一样。比如灰度图像彩色化、航空图像区域分割、设计图真实虚拟等,跟语言翻译一样,很少有一对一直接翻译。...图像整合了梯度信息、边缘信息、色彩与纹理信息,传统图像翻译基于像素级别无法有效建模,而条件生成对抗网络(Conditional GANs)可以对这类问题有很好效果。 基本思想 ?...GAN中生成者是一种通过随机噪声学习生成目标图像模型,而条件GAN主要是在生成模型是从观察到图像与随机噪声同时学习生成目标图像模型,生成者G训练生成输出图像尝试让它与真实图像无法被鉴别者D区分、...条件GAN可以表达为: ? G尝试最小化生成损失、生成目标图像、而D尝试最大化鉴别图像是否来自生成者G,对比正常GAN表达为 ?...不同Patch最终生成图像效果不一样!

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基于生成表征条件图像生成

这种差距随着自监督学习( SSL )出现而缩小,SSL从数据本身产生监督信号,实现了与监督学习相比具有竞争力或更优越结果。 自条件图像生成是重要。...其次,与自监督学习如何超越监督学习类似,自条件图像生成利用大量无标签数据集,具有超越条件图像生成性能潜力。...图1:无类别条件图像生成性能 RCG具有出色图像生成能力。...这种分布具有两个基本特性:通过表征扩散模型进行建模简单性,以及用于指导像素生成高层语义内容丰富性。...对于我们主要结果,RCG-L使用Moco v3 预训练视觉转换器( ViT-L )作为图像编码器,具有12个块和1536个隐藏维度网络作为RDM骨干,MAGE-L 作为图像生成器。

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Nat.Commun | 具有学习潜力蛋白质序列设计

他们假设,通过训练一个以局部骨干结构和化学环境为条件模型,网络可能会学习残留水平模式,使模型无需微调即可泛化到具有训练分布之外拓扑新骨干,从而生成具有结构和功能从头设计序列。...2 模型 作者团队认为以化学环境为条件模型可以学习与序列设计相关高阶相互作用。...算法流程 神经网络模型经过训练以自回归方式预测残基类型和旋转异构体角度,以真实数据为条件(黑色)。经过训练分类器预测氨基酸类型以及以氨基酸类型为条件旋转异构体角度。交叉熵损失目标以粉红色显示。...有趣是,模型设计集中在一些序列特征上,这些特征在天然序列中看不到,但出现在同源序列中。 图3 在 104 个折叠轨迹中具有最佳模板-RMSD 和 Rosetta 能量总和等级折叠结构。...该模型设计所有折叠蛋白质都具有比原始研究中报告初始设计更高热稳定性。

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图像分割】开源 | Vit-GAN:基于视觉Transformes和条件GANS图像图像翻译架构

with Vision Transformes and Conditional GANS 原文作者:Yiğit Gündüç 内容提要 在本文中,我们开发了一个通用架构Vit-GAN,能够执行从语义图像分割到单个图像深度感知大部分图像图像翻译任务...本文是一篇后续论文,对基于生成器模型进行了扩展,得到了不错结果。这为对抗架构进一步改进提供了可能性。...我们使用了一种独特基于视觉transformers架构和带有马尔可夫判别器(PatchGAN)条件GANs(cGANs)。在目前工作中,我们使用图像作为调节参数。...结果表明,所得到结果比常用体系结构更加真实。 主要框架及实验结果 声明:文章来自于网络,仅用于学习分享,版权归原作者所有,侵权请加上文微信联系删除。

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CIKM21「Adobe」Locker:具有局部约束自注意力序列推荐

导读 对于序列推荐任务,有许多方法都用到了自注意力机制来捕捉用户潜在长期和短期兴趣,全局注意力机制虽然可以较好捕捉长期兴趣,但是对短期兴趣捕捉能力不强,近期一些方法发现适当归纳局部和其他偏差可以提高自注意力泛化能力...基础 2.1 符号 用户集合为U,商品集合为I,用户行为序列集合为 S=\{S_1,...,S_{|U|}\} ,每个用户交互序列为 S_u=\{s_1^{(u)},......,s_{N_u}^{(u)}\} ,其中s_i就是商品。给定序列 S_u ,预测下一个可能交互商品 S_{N_u+1}^{(u)} 2.2 自注意力推荐模型 自注意力推荐模型,简称为SAR。...方法 3.1 Locker框架 本来多头注意力机制有M个头,不加区分。现在,将这M个头分为局部和全局编码器, M_l+M_g=M 。...通过具有归纳局部偏差神经网络来生成局部embedding \tilde{V}_{i,l}^{(m_l)} 3.2.1 固定深度RNN RNN在短期序列建模方面很有效。

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Power BI 图像条件格式和列值行为差异

Power BI在表格矩阵条件格式和列、值区域均可以放入图像,支持URL、Base64、SVG等格式。同样图像在不同区域有不同显示特性。...以上测试可以得出第一个结论:条件格式图像显示大小和图像本身大小无关;列值图像显示大小既受图像本身大小影响,又受表格矩阵格式设置区域区域空间影响。 那么,条件格式图像大小是不是恒定?不是。...还是36*36正方形,这里把表格字体放大,可以看到条件格式正方形图像也对应放大,列值图像没有变化。 所以,条件格式图像大小依托于当前列值文本格式。...条件格式图像是否和施加条件格式的当前列值(例如上图店铺名称)是完全一体化? 答案是看情况。...换一个场景,对店铺名称施加排名条件格式(SVG图像),为该列设置背景色,可以看到背景色穿透了本应存在缝隙,条件格式和列值融为一体。

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【NLP】用于序列标注问题条件随机场(Conditional Random Field, CRF)

于是,在很多序列标注任务中,引入了条件随机场。 今天详细介绍条件随机场理论和及其在实体识别中应用和tensorflow中实现。 作者&编辑 | 小Dream哥 1 条件随机场是什么?...则称在给定随机变量序列X情况下,随机变量序列Y条件概率P(Y,X)构成条件随机场。 简单说明一下上面的条件概率公式: v表示G中任一节点,例如Y1,v~V。n(v)表示与v有边连接节点集合。...设X={x1,x2,x3,....xn},Y={y1,y2,y3,....yn}均为线性链表示随机变量序列,若在给定随机变量序列X情况下,随机变量序列Y条件概率P(Y,X)构成条件随机场,即满足如下条件...假设P(Y,X)是随机序列Y在给定随机序列X情况下条件随机场,则在随机变量X取值为x情况下,随机变量Y取值y具有如下关系: ? 式中 ?...总结 条件随机场(CRF)在现今NLP中序列标记任务中是不可或缺存在。太多实现基于此,例如LSTM+CRF,CNN+CRF,BERT+CRF。因此,这是一个必须要深入理解和吃透模型。

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如何在Linux中使用 seq 命令打印具有指定增量或格式数字序列

使用 seq 命令 可以使用不带选项 seq 来生成 3 种不同格式数字序列。 打印数字序列直到上限 在最简单形式中,为 seq 指定一个上限,它将打印从 1 到上限序列。...seq n 这是一个例子: wljslmz@lhb:~$ seq 4 1 2 3 4 两个数字之间打印顺序(下限和上限) 可以按升序提供两个数字,它将打印从小数字到大数字序列。...seq n1 n2 看看这个例子: wljslmz@lhb:~$ seq 3 6 3 4 5 6 在限制之间但具有自定义增量打印序列 到目前为止,序列增量为 1,但也可以在下限和上限之间定义自定义增量...以字符串为分隔符打印序列 到目前为止,序列都是垂直打印,这是因为默认情况下,分隔符是换行符,可以使用 option 更改它s。...我能想到一个特定示例是当在 bash 中使用 for 循环时,可以使用 seq 命令,而不是在循环条件中手动指定序列。 #!

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基因日签【20210325】Alu家族具有许多广泛分布散在重复序列成员

2021 03/25基因日签 Alu家族具有许多广泛分布 散在重复序列成员 .壹....关键概念 哺乳动物基因组中重复DNA绝大部分是由组织形式上像转座子、来源于RNA聚合酶Ⅲ转录物单一家族重复序列所构成。...在人类基因组中,存在大量长约300bp中度重复序列,它广泛分布在非重复DNA序列之间,至少一半退火双链体DNA能被限制性内切核酸酶Alu Ⅰ切割,切割位置在序列170bp附近。...所有被切割序列都是这一家族成员,因其能被Alu Ⅰ切割而得名Alu家族。...在人类基因组中约存在100万个成员(相当于每3kbDNA就有一个),其单个成员广泛分布;在小鼠中,与Alu序列相关序列称为B1家族(约有35万个);在中国仓鼠中,它被称为Alu样家族(Alu-equivalent

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基于PyTorch深度学习框架序列图像数据装载器

在这个博客中,我们将看到如何在PyTorch框架中为不同数据集编写一个数据加载器。 图像数据集数据加载器 我们将致力于狗与猫图像分类问题。...我们需要对给定图像进行分类,数据集可以从这里下载:https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats。训练数据集总共包含25000个图像。...因此,如果你原始数据点大小是(3,224,224)(你从__getitem__获得),那么dataloader每个项都将具有大小(batch_size,3,224,224),即它会自动对数据点batch_size...这在我们例子中是可能,因为图像大小是恒定,所以DataLoader函数能够自动创建批处理。然而,在自然语言处理这样情况下,当大小不是常数时,我们需要编写自己批处理函数。...序列数据集数据加载器 现在让我们来处理序列数据集,即句子、时间序列、音频等。这里__getitem__将不再提供相同大小数据点。

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VQAMix:基于带条件三元组混合医学图像问答

具体来说,有三种方法可以实现条件混合:(1)只混合具有相同成像模型(v, q, a)元组;(2)只混淆相同问题类别的(v, q, a)元组;(3)将(v, q, a)元组与相同图像模型和问题类别混合...本文提出将(v, q, a)元组与同一类别的问题进行混合,基于以下考虑:(1)与问题和答案相比,问题和答案在隐空间中更接近,问题类型可以直接反映答案类型,从而使混合标签具有意义;(2)不同模态图像易于区分...如果作者混合这些对,模型可以更好地从不同模态图像中学习特征表示。因此,作者提出了条件问题约束,即特定类别问题集Q,可以表示为: 其中问题类别是通过相应数据集中“问题类型”获得。...,使标记具有意义。...作为一种通用解决方案,VQAMix可以进一步运用于各类多模态数据增强与正则化(例如:分子/蛋白质数据,病理图像/基因组数据),具有很高现实意义。

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压缩效率比H.265更高,揭秘腾讯无线投屏背后屏幕编码技术

图2 屏幕内容采用混合编码效果图 由于屏幕图像与传统视频具有显著不同特点,我们需要寻求新编码工具,充分挖掘屏幕图像本身特征,以此来大幅度提高屏幕图像编码效率。...1)IBC编码 对于文字、图形等屏幕内容序列,同一帧中存在很多重复纹理,即具有较强空间相关性。...相对传统帧间预测模型,IBC具有以下一些限制条件: 1)IBC参考是环路滤波之前重建像素; 2)当前图像如果被用于参考,它会被标记为长期参考帧。...图9 TSE与x265编码主观对比图 4、总结 屏幕编码技术是针对屏幕内容图像编码技术,其相对H.265编码压缩效率具有明显优势。...屏幕编码技术对于无线投屏,会议,在线教育等各种屏幕内容应用比较多场景,具有重要意义。 音视频实验室经过技术攻坚,顺利实现了IBC和调色模式编码技术,并在腾讯无线投屏和腾讯会议中上线应用。

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SiMBA:基于Mamba图像和多元时间序列预测模型

这是3月26日新发论文,微软研究人员简化基于mamba体系结构,并且将其同时应用在图像和时间序列中并且取得了良好成绩。...为了解决典型状态空间模型难以有效处理长序列问题,最近提出了一种选择性状态空间序列建模技术Mamba。但是Mamba却有稳定性问题,当扩展到计算机视觉数据集大型网络时,训练损失不收敛。...这使得能够提取具有增强全局可见性和能量集中度关键数据模式。Mamba结合MLP进行信道混合可以弥补小规模网络性能差距,但对于大型网络可能存在同样稳定性问题。...包括最新时间序列最新方法,如FourierGNN, CrossGNN,TiDE, SciNet, FreTS,PatchTST,以下结果是基于所有数据集大小为96查找窗口 微软SiMBA体系结构引入标志着视觉和时间序列分析领域重大进步...SiMBA解决了稳定性问题,同时在不同指标上提供卓越性能,为处理复杂数据任务提供了无与伦比能力,同时将一个模型应用在图像识别和时间序列中,这个研究还是很有意思。

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