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Instance-Conditioned GAN

论文信息 标题:Instance-Conditioned GAN 作者:Arantxa Casanova, Marlene Careil, Jakob Verbeek, Michal Drozdzal,...作者提出了一种训练 GAN 的新方法,他们称之为Instance-Conditioned GAN。...方法介绍 IC-GAN的关键思想是通过利用数据流形中的细粒度重叠簇来模拟复杂数据集的分布,其中每个簇由一个数据点 x_{i} 描述,被称为instance,和它最近的 nearest neighbors...当给定一个具有M个数据样本的未标记数据集的嵌入函数f,首先使用无监督或自我监督训练得到f来提取实例特征(instance features)。然后使用余弦相似度为每个数据样本定义k个最近邻的集合。...结论 本文介绍了 Instance Conditioned GAN (IC-GAN),旨在以无条件的方式对复杂的多模态分布进行建模。该模型将目标分布划分为通过调节单个训练点及其最近邻而学习的子分布。

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Springcloud Eureka instance 配置项

eureka.client.availability-zones.china=defaultZone,defaultZone1,defaultZone2 #eureka服务注册表信息里的以逗号隔开的地区名单,如果不这样返回这些地区名单,则客户端启动将会出错...默认为null eureka.client.proxy-user-name= #属性解释器 eureka.client.property-resolver= #获取实现了eureka客户端在第一次启动时读取注册表的信息作为回退选项的实现名称...eureka.server.peer-node-total-connections=1000 #eureka server 节点间连接的单机最大数量 eureka.server.peer-node-total-connections-per-host=10 #在服务节点启动时...,eureka尝试获取注册信息的次数 eureka.server.registry-sync-retries= #在服务节点启动时,eureka多次尝试获取注册信息的间隔时间 eureka.server.registry-sync-retry-wait-ms...= #当eureka server启动的时候,不能从对等节点获取instance注册信息的情况,应等待多长时间。

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实例分割总结 Instance Segmentation Summary

positive-sensitive score map,每个score表示一个像素在某个相对位置上属于某个物体实例的得分(R-FCN的position sensitive score map思路用到instance...上) 1、CNN特征提取,(用vgg16改造)减少网络步长和增加特征图的分辨率,提取效果更好的特征图 2、顶层特征作为两个全卷积分支的输入,一个用于预估部分实例,生成了instance-sensitive...score maps(下图上分支的蓝色框);另一个对对象评分,每个像素通过逻辑回归对以该像素为中心的滑动窗口的实例/非实例进行分类,生成对象评分图 instance-sensitive score...maps 和 positive-sensitive score map差不多(可以看看目标检测总结中R-FCN的说明) FCIS: 改进: 继续采用Instance-sensitive score maps

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