深度学习的最新进展已经令人兴奋，在自然图像中填充大量的空洞，具有语义上的合理性和上下文感知的细节，影响基础图像处理任务，例如目标消除。...即使对于稍大的图像，修复区域也会显得模糊和不好的边界容易可见。...于是乎，有提出了一种基于图像内容和纹理约束的联合优化的多尺度神经块合成方法，其不仅保留了语义结构，而且产生高频细节，其主要通过深度分类网络匹配和改编具有最相似的中层语义特征相关性的块。...令输入图像为X0，预测的输出图像为X。Hole区域为R，则R（Φ）表示在特征层Φ对应的Hole区域。...（a）：输入图像；（b）：没有使用内容的约束；（c）：本方法。 ---- ? ? 第一行是输入图像，第二行是基于块匹配方法，第三行是本方法。 ---- ?
通过对固定相机在给定时间内拍摄的图像进行平均，我们可以模拟长时间曝光。 由于视频只是一系列图像，我们可以很容易地通过平均视频中的所有帧来构造长曝光。其效果是出乎意料的好，就像这篇博客文章的顶部图片。...然后，我们将编写Python和OpenCV代码，利用输入视频创建类似长曝光的图片效果。 最后，我们将对一些示例视频应用代码来测试其效果。...二：利用OpenCV实现长时间曝光模拟 让我们首先打开一个名为long_exposure.py的新文件，并插入以下代码： # import the necessary packages import...frame averages (this will take awhile)... real 2m1.710s user 0m50.959s sys 0m40.207s 请注意，由于平均过程，水被混合成丝般柔滑的形式...为了模拟长曝光，我们应用了帧平均，这是将一组图像平均在一起的过程。我们假设我们的输入图像/视频是使用安装的摄像机捕获的(否则结果输出图像将会失真)。
Masked self-attention 确保转换器对序列中每个标记的表示仅依赖于它之前的标记，从而防止任何标记“展望未来”以这样可以获得更好的表示。下面提供了文本编码器架构的基本描述。...通过自然语言进行监督训练 尽管以前的工作表明自然语言是计算机视觉的可行训练信号，但用于在图像和文本对上训练 CLIP 的确切训练任务并不是很明显。所以应该根据标题中的单词对图像进行分类吗？...在实践中，通过以下方式实现： 通过它们各自的编码器传递一组图像和文本标题 最大化真实图像-标题对的图像和文本嵌入之间的余弦相似度 最小化所有其他图像-字幕对之间的余弦相似度 这样的目标被称为多类 N 对...如何在没有训练样本的情况下对图像进行分类？ CLIP 执行分类的能力最初似乎是个谜。鉴于它只从非结构化的文本描述中学习，它怎么可能泛化到图像分类中看不见的对象类别？...如果有兴趣利用 CLIP 生成的高质量图像-文本嵌入，OpenAI 已发布该模型的 python 包。
数据集是称为“行星”的人造卫星新近拍摄的经加注后的卫星图像数据集，该图像数据集具有3米的空间分辨率，每幅图像都是基于图像中是否存在油棕种植园进行标记的（0表示没有油棕种植园，1表示有油棕种植园）。...任务是需要训练一个模型，该模型以卫星图像为输入，并输出对油棕种植园的图像预测的概率。竞赛创建者为模型开发提供了经过标记后的训练和测试数据集。...最后，对数据进行转换，使用flip_vert = True翻转图像有助于模型识别图像。利用imagenet_stats对图像归一化处理。注意：这是一种转移学习技术，我要说的是需要保持操作尽可能简单。...第一阶段训练的混淆矩阵 从这幅图中可以看出，模型准确地预测了2863幅没有油棕人工林的图像，对168幅油棕人工林的图像进行了正确的分类。...这样做是为了利用FAST.ai的累进图像大小进行分类，即在训练开始时使用小图像，并随着训练的进展逐渐增大大小。
如今，不同的人工智能模型可以生成非常逼真的合成图像。 然而，最近的研究表明，使用合成图像训练深度网络的性能往往比使用真实图像差。...还收集了具有可控种族构成的大规模未标记数据集——AfricanFaceSet-5M（500 万张不同人的图像）和 AsianFaceSet-3M（300 万张图片） 对每个人进行预训练可以提高对各自种族...本文提出一种新的 SOD 方法，即SODGAN，它可以生成无限的高质量图像掩码对，只需要少量标记数据，这些合成对可以代替人工标记的 DUTS-TR 来训练任何-现成的 SOD 模型。...2）提出的few-shot显著性掩模生成器第一次可以用少量标记数据合成无限精确的图像显著性掩模。 3）提出的质量感知判别器可以从嘈杂的合成数据池中选择高质量的合成图像掩模对，提高合成数据的质量。...因此，还对合成人脸图像进行了系统的实证分析，以提供一些关于如何有效利用合成数据进行人脸识别的见解。
通过这种方法分离出映射矩阵的各个本征值，即可实现对不同图像元素的精准调控 ? 更重要的是，SeFa无需对GAN生成的数据进行标注，它能自己找到这些元素变化对应的编码。也就说SeFa是一种无监督方法。...无监督方法调节GAN 这些年，GAN在图像合成上取得了巨大的成功。如果想要更好的操控GAN，就需要正确识别其中语义。...现有一些基于监督学习的方法，通常首先对大量的潜在编码进行随机采样，然后合成大量图像，并使用一些预定义的标签对其进行注释，最后使用这些标记样本来学习潜在空间中的分离边界。...这种对大量GAN生成图片进行标注的方法，耗时耗力。 因此，作者没有直接利用合成样本作为中间步骤，而是直接研究了GAN的生成机制以解释其内部表示。 ?...如果我们能够识别出这些重要的潜在方向，就可以控制图像生成过程。 SeFa对图像的操作，可以看做是将d维潜在空间中的对应向量z沿着n的方向进行移动。 ? 而GAN还会将z映射到另一个m维空间的y。 ?
例如，在成像科学中，通用图像被有效地用于生成图像数据集、人脸照片、图像和视频字幕、图像到图像转换、文本到图像转换、视频预测和3D对象生成等。在本文中，作者讨论了如何利用GAN来创建一个人工世界。...许多有影响的研究已经对图像字幕和视频字幕进行了研究。GAN架构有助于生成更准确、多样化和连贯的多句子图像/视频描述。...一项在人工智能中发展机会平等和公平的研究提出了一种新的方法，通过惩罚回归标记无印象生成的合成未标记图像，以帮助标记新数据（虚构输出图像）。他们使用GAN架构生成了虚构的输出图像。...然后，来谈谈最近适用于图像的GAN框架。还说明了GAN的不同应用程序，它如何描述图像，以及它如何转换它们。最后，概述了GAN的应用程序和优势，以及它们对人工智能世界的影响。...使用条件对抗网络来解决图像到图像的转换问题，因为条件GAN会学习到一种损失，试图对输出的图像进行分类，如果是真实的或假的，同时训练生成模型来最小化这种损失。
“从某种意义上说，我们正在利用机器学习来进行机器学习，”多伦多大学电子与计算机工程系（ECE）Edward S. Rogers高级教授Shahrokh Valaee在一份声明中说。...“人工智能有可能在医学领域以各种方式提供帮助，”他补充说。“但要做到这一点，我们需要大量的数据，毕竟我们需要使这些系统工作的数千个标记图像在某些罕见情况下并不存在。”...研究人员使用深度卷积生成对抗网络（DCGAN），这种技术可以生成并持续改进模拟图像。 生成对抗网络（GAN）由生成图像的网络和另一个试图区分合成图像与真实图像的网络组成。...两个网络经过训练，使得鉴别器不能将真实图像与合成图像区分开。 ? 每个象限的左边是一个病人胸部的真实X光图像，旁边是由DCGAN制定的合成X光片。...Valaee表示，“这令人兴奋，因为我们已经能够通过证明这些增强数据集有助于提高分类准确性来克服将人工智能应用于医学的障碍，深度学习只有在训练数据量足够大时才有效，这是确保我们拥有能够高精度地对图像进行分类的神经网络的一种方法
本文提出了一种新颖的无监督本征图像分解框架，既不依赖于标记训练数据也不依赖人工先验。 ?...尽管GAN在图像合成任务中取得了巨大成功，但很难适应不同数据集，部分原因是训练期间不稳定及对超参数敏感。...训练结束后，大多数当前的图像转换框架将丢弃鉴别器。本文通过重复使用鉴别器来对目标域的图像进行编码，提出NICE-GAN。...本文提出通过3DMM对预训练、固定的StyleGAN进行面部语义参数控制的方法；方法以自监督式训练，无需人工标注。 ?...ARShadowGAN充分利用了注意力机制，能直接对虚拟对象阴影与现实环境之间的映射关系进行建模，而无需任何照明和3D几何信息的显式估计。此外，收集了一个图像集训练和评估提出的ARShadowGAN。
合成数据：模仿学习 合成数据是指通过3D建模和渲染（通常用于计算机视觉）或通过其他方式人工生成的数据，然后用于训练机器学习模型。...那么让我们看看CVPR 2018作者对合成数据的看法。 由于这是我们的主要关注点，因此我们将比通常更详细地考虑合成数据的工作。 从GAN生成合成数据：特征空间中的增强和自适应 R....GAN对预训练网络提取的特征进行操作，这使得有可能实现更好的域不变性并最终提高域适应的质量。 以下是Volpi等人改编的整体培训程序： ?...他们使用GAN来利用无监督数据，使源和目标分布在特征空间中彼此更接近。 基本上，该想法是使用鉴别器来控制从嵌入产生的图像保持用于源分布的真实图像，即使嵌入是从目标分布的样本中获取的。...你应该如何标记？ 标签质量研究 A. Zlateski等，关于标签质量对语义分割的重要性 ? 合成数据的主要卖点之一始终是像素完美的标签质量，你可以使用合成数据轻松实现。
基于低分辨率特征图，同样可以利用卷积和池化实现从低分辨率到高分辨率特征图的非线性映射（Non-Linear Mapping）。最后的步骤则是利用高分辨率特征图重建高分辨率图像。...图像作为输入，首先经过微调后的多标记（Multi-Label）分类网络得到预测的类别标签，并以此连同图像的深度特征作为下方语言模型LSTM的输入，最终进行联合训练。...上发布了他们的最新研究成果——通过深度网络对人脸轮廓图进行“复原”。...如图6所示，在模型训练阶段，首先对真实的人脸图像利用传统的线下边缘化方法获得对应人脸的轮廓图，并以原图和轮廓图组成的“图像对”作为深度网络的输入，进行类似超分辨率重建的模型训练。...需要强调的是，GAN不再像传统的监督式深度学习那样需要海量带有类别标记的图像，它不需任何图像标记即可训练，也就是进行无监督条件下的深度学习。
基于低分辨率特征图，同样可以利用卷积和池化实现从低分辨率到高分辨率特征图的非线性映射（Non-Linear Mapping）。最后的步骤则是利用高分辨率特征图重建高分辨率图像。...图像作为输入，首先经过微调后的多标记（Multi-Label）分类网络得到预测的类别标签，并以此连同图像的深度特征作为下方语言模型LSTM的输入，最终进行联合训练。...——通过深度网络对人脸轮廓图进行“复原”。...如图6所示，在模型训练阶段，首先对真实的人脸图像利用传统的线下边缘化方法获得对应人脸的轮廓图，并以原图和轮廓图组成的“图像对”作为深度网络的输入，进行类似超分辨率重建的模型训练。...需要强调的是，GAN不再像传统的监督式深度学习那样需要海量带有类别标记的图像，它不需任何图像标记即可训练，也就是进行无监督条件下的深度学习。
例如在图象识别里面，经常我们可能需要上百万的人工标注的数据，在语音识别里面，我们可能需要成千上万小时的人工标注的数据，机器翻译更是需要数千万的双语句对做训练。 看看标注数据的代价有多高。...本文的初始化非常有意思，特别是在判别器的预训练方面，利用原始的句子和该句子中交换两个词的位置后得到的新句子进行判别训练。（在初始化的过程中，运用逐点分类损失函数对判别器进行优化）。...我们发现许多从网上随机下载的图像也包含与大象和犀牛类似的基本视觉模式（如边缘）。利用无标记数据的方法来提高监督学习的效能。...延伸二：用条件对抗式自动编码器进行人脸老化、退龄 该代码是对论文《用条件对抗式自动编码器进行人脸老化、退龄》中算法的Tensorflow实现 数据库 · FGNET ·...在UTK人脸数据库（23，708张图像，大小为128x128x3）上进行50次epoch的训练时间是两个半小时。
还有一些方法利用可变形 3D 人脸模型 (3DMM) 来实现 GAN 中的细粒度控制能力。 与这些方法不同，本文方法不受 3DMM 参数限制，且可以扩展到人脸领域之外。...使用对比学习获得具有明确解耦的潜在空间的GAN。在人脸领域，展示了对身份、年龄、姿势、表情、头发颜色和照明的控制。还展示了在绘画肖像和狗图像生成领域的控制能力。...解耦的表征可以应用于一系列任务，包括新视图合成、相机姿态估计和通过运动跟踪生成视频。在几个大型自然视频数据集上评估方法，并在域外图像上显示泛化结果。...方法由三个部分组成：（1）基于层选择性自动识别感知显著的方向；(2) 用自然语言描述对这些方向进行人工标记；(3) 将这些标记信息分解为词汇。...实验表明，方法学习的概念词汇是可靠且可组合的，并能够对图像风格和内容进行细粒度操作。 82、When do GANs replicate?
1 — 合成数据 合成数据，即人工合成、用来训练深度学习模型的数据，在 2018 年的计算机视觉研究领域绝对是重头戏。...让我们一起来过一遍 2018 年利用合成数据的最佳成果们： 在 How Well Should You Label （你该标记得多好） 中， 作者着眼于为了从现代 CNN 架构中得到良好的分割质量，对训练标签的质量要求有多低...这很重要，因为合成数据通常以其像素完美的质量而闻名。 作者在 Auto City 数据集上进行实验，证明最终的分割质量确实与标记所花费的时间量密切相关，但与每个标签的质量无关。 ?...为了标记来自目标域的图像，作者将图像的嵌入与来自源域的原型图像的嵌入进行比较，然后分配其最邻近标签。 ?...因此，条件 GAN 被集成到 CNN 框架中，迁移标记的合成图像域到未标记的真实图像域。该方法的结果优于以前的模型，凸显了合成数据集在推进视觉任务方面不断增长的潜力。 ?
关键的思想 为了使用监督学习，我们需要足够的标记数据。为了获得这些信息，人工标注器需要手工标记数据(图像/文本)，这是一个既耗时又昂贵的过程。...我们通过创造性地利用数据的某些属性来代替人工标注块来建立监督任务。例如，在这里，我们可以将图像旋转0/90/180/270度，而不是将其标记为猫/狗，并训练一个模型来预测旋转。...与超分辨率类似，我们可以利用基于GAN的架构，在此架构中，生成器可以学习如何重构图像，而discriminator则可以将真实图像和生成的图像分开。 ?...图像合成 形式： 通过使用游戏引擎生成合成图像并将其调整为真实图像来准备训练对(图像，属性)。 ?...为了解决这个预备任务，任等人提出一个架构，使用共享权值的卷积网络在合成和真实图像上进行训练，然后鉴别器学会分类合成图像是否是一个真正的图像。由于对抗性，真实图像和合成图像之间的共享表示变得更好。
基于低分辨率特征图，同样可以利用卷积和池化实现从低分辨率到高分辨率特征图的非线性映射 (non-linear mapping)。最后的步骤则是利用高分辨率特征图重建高分辨率图像。...一般来讲在image caption中，CNN用来获取图像特征，接着将图像特征作为语言模型LSTM（RNN的一种）的输入，整体作为一个「end-to-end」的结构进行联合训练，最终输出对图像的语言描述...如下图所示， 在模型训练阶段，首先对真实的人脸图像利用传统的线下边缘化方法获得对应人脸的轮廓图，并以原图和轮廓图组成的“图像对”作为深度网络的输入，进行类似超分辨率重建的模型训练。...需要强调的是，GAN不再像传统的监督式深度学习那样需要海量带有类别标记的图像，GAN不需任何图像标记即可训练，也就是进行无监督条件下的深度学习。...2016年初，在GAN的基础上，Indico Research和Facebook AI实验室将GAN用深度卷积神经网络进行实现（称作，DCGAN, Deep Convolutional GAN），工作发表在国际表示学习重要会议
但潜码只能用于与 GAN 模型的训练图像对齐的范围内图像。 对与 GAN 模型训练图像不对齐的、超出范围的图像，本文提出BDInvert，一种新的 GAN 逆映射方法，用于进行语义编辑。...本文提出一种用于图像修复的新型双流网络，以耦合方式进行结构约束的纹理合成，以及纹理引导的结构重建，可以更好地相互利用以获得更合理的生成。...使用合成分析方法，设计了一种新的 GAN 架构来合成多实例深度图像，并对每个实例进行独立控制。...因此，还对合成人脸图像进行了系统的实证分析，以提供一些关于如何有效利用合成数据进行人脸识别的见解。...方法由三个部分组成：（1）基于层选择性自动识别感知显著的方向；(2) 用自然语言描述对这些方向进行人工标记；(3) 将这些标记信息分解为词汇。
（第二类）虽然成对图像转换的研究 [23] 试图实现跨域泛化，但也需要对标注和对齐进行人工监督，而很多领域无法实现手动校对或标记。第三类方法尝试无监督和非成对的图像转换 [26 ,53]。...然后展示了如何利用该方法处理具备时空信息的问题，例如人脸转换、花朵转换、风云合成和日出日落等。 ? 图 2：空间循环一致性并不足够：我们展示了两个示例来说明为什么空间循环一致性不足以进行优化。...由于我们的关键技术贡献是在学习非成对图像映射时引入时间约束，所以自然基线是 CycleGAN [53]，这是一种广泛采用的方法，仅利用空间循环一致性进行非成对图像转换。...图 5：人脸到人脸转换：最上面一行展示了使用我们的方法对 John Oliver 和 Stephen Colbert 进行人脸转换的多个示例。...第三行是新合成的日出视频的示例帧。底行展示了不同日出和日落视频中输入-输出对的随机示例。 ? 方法 ? 图 3：我们将这项研究与图像转换中的两个优秀方法做了对比。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
