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StarGAN-多领域

Pair对数据的问题;CycleGAN解决了Unpaired数据下的问题。 下是StarGAN的效果,在同一种模型下,可以做多个任务,比如更换头发颜色,更换表情,更换年龄等。?引入如果只能训练一对一的模型,会导致两个问题:训练低效,每次训练耗时很大。 在G的输入中添加目标领域信息,即把到哪个领域这个信息告诉生成模型。D除了具有判断片是否真实的功能外,还要有判断片属于哪个类别的能力。 像重建可以完整这一部分,像重建即将从领域A到领域B,再回来,不会发生变化。D的训练和G的训练如下所示。?目标函数首先是GAN的通用函数,判断输出像是否真实? Pix2Pix. CycleGAN-Unpaired

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StarGAN - 像到像的

本文为 AI 研习社编的技术博客,原标题 :StarGAN — Image-to-Image Translation作者 | Pranoy Radhakrishnan | tobepellucid (b)生成器试根据所给的原始领域标签,把非真实像重构为原始像。 这里,为了生成器能够产生与真实像难以区分的像且该像可以被判别器分类为目标领域,判别器不仅要区分非真实性,而且要对一张像作出它相应领域的分类。 当生成器产生一张指定目标领域c(比如棕色头发)的新像时,判别器可以预测所产生的像的领域。因此生成器会产生新像直到判别器给出对应的目标领域c(棕色头发)的预测为止。? 生成器将根据所给原始领域标签把生成的非真实像重构为原始像。我们将使用单一的生成器两次,第一次把原始成目标领域的像,第二次把像再重构成原始像。?

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    代码已公开--StarGAN-多领域

    Pair对数据的问题;CycleGAN解决了Unpaired数据下的问题。 下是StarGAN的效果,在同一种模型下,可以做多个任务,比如更换头发颜色,更换表情,更换年龄等。?引入如果只能训练一对一的模型,会导致两个问题:训练低效,每次训练耗时很大。 在G的输入中添加目标领域信息,即把到哪个领域这个信息告诉生成模型。D除了具有判断片是否真实的功能外,还要有判断片属于哪个类别的能力。 像重建可以完整这一部分,像重建即将从领域A到领域B,再回来,不会发生变化。D的训练和G的训练如下所示。?目标函数首先是GAN的通用函数,判断输出像是否真实? Pix2Pix. CycleGAN-Unpaired

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    ICDM 2019最佳论文:从片、文本到网络结构数据,一种新型的多属性模型

    作者定义了一种新的神经网络领域的问题:「多属性转换」,即基于一个多属性生成另一个多属性。多属性指节点和边都拥有多种描述性属性(标签,类别,特征等)。 例如,像处理和计算机视觉中的许多问题都可以看作是从输入像到相应输出像的「」。这种问题非常重要并且有极为广泛的,但实际上却极为困难,近年来引起了越来越多的关注。 传统研究只考虑特定结构类型的数据(转换)问题,然而在许多实际应用中,需要处理比网格和序列更灵活的结构的数据,因此需要更强大的转换技术来处理更通用的结构数据。 现有结构模型有两种形式,第一种假设来自输入域和目标域的共享相同的拓扑结构,但是无法建模或预测拓扑的变化, 例如对交通网络中节点处车流量的预测 。 与 NEC-DGT(no reg) 的对比表示,所提出的频谱正则化对学习过程非常重要。2. 物联网安全优化任务案例分析:? 7 研究了 NEC-DGT 输入,实际目标和生成目标的三种情况。

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    无监督像到的双重对比学习

    无监督像到像的任务旨在从未配对的训练数据中找到源域X和目标域Y之间的映射。 非配对像到(CUT)的对比学习通过在两个域中仅使用一个编码器来最大化输入和输出补丁之间的互信息,从而在无监督像到的建模中产生最新的结果。 我们通过大量的消融研究进一步证明了我们的方法的优势,与最近的方法相比,在多个具有挑战性的任务中表现出了优越的性能。最后,我们证明了无监督方法和有监督方法之间的差距可以有效地缩小。 无监督像到的双重对比学习.png

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    科莫根:连续模型引导的像到

    为此,我们引入了一个新的功能实例规范化层和残差机制,它们可以使像内容与目标歧管上的位置脱离纠缠。我们依靠天真的物理学启发的模型来指导培训,同时允许私有模型功能。 CoMoGAN可以与任何GAN主干一起使用,并允许新型像转换,例如像延时摄影一样的循环像转换,或分离的线性转换。在所有数据集和指标上,它的表现都优于文献。我们的代码可从 以下http URL获得。

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    科莫根:连续模型引导的像到

    为此,我们引入了一个新的功能实例规范化层和残差机制,它们可以使像内容与目标歧管上的位置脱离纠缠。我们依靠天真的物理学启发的模型来指导培训,同时允许私有模型功能。 CoMoGAN可以与任何GAN主干一起使用,并允许新型像转换,例如像延时摄影一样的循环像转换,或分离的线性转换。在所有数据集和指标上,它的表现都优于文献。我们的代码可从 以下http URL获得。

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    iOS 像 (官方版)

    标准分辨率像的比例因子为1.0,称为@ 1x像。高分辨率像的比例因子为2.0或3.0,被称为@2x和@3x像。假设你有一个标准的分辨率@1x像,例如100px×100px。 尝试在具有动态背景的实际设备上,随设备移动而改变透视。保持标角落正方形。系统应用一个自动轮回标角的蒙版。应用程序标属性所有应用标应符合以下规格。? 像您的主要应用程式示一样,每个替代应用程式示均会传送成不同大小的相关片的集合。当用户选择替代标时,该标的相应尺寸将替换主屏幕,Spotlight和系统其他位置的主应用程序标。 自定义标大小最重要的是,您的应用程序的标系列应在大小上视觉上保持一致。如果个别标设计的重量不同,则某些标可能需要略大于其他标才能实现此效果。? image.png系统标该系统提供内置的标,代表各种用例中常见任务和内容类型。 导航栏和工具栏标 标签栏标 主屏幕快速操作标这是一个好主意,尽可能使用这些内置的标,因为他们是熟悉的人。

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    【实战】GAN网络机:像复原、模糊变清晰、素描变彩

    【新智元导读】本文介绍深度学习方法在领域的应用,通过实现一个编码解码“机”进行像的清晰化处理,展示深度学习应用在领域的效果。 本文介绍深度学习方法在领域的应用,通过实现一个编码解码“机”进行像的清晰化处理,展示深度学习应用在领域的效果。 在存在对偶关系的像处理场景,不妨尝试一下“机”方法,效果应该不会太差。最后我们介绍一下最近大热的生成对抗神经网络(GAN)在的最新进展。 ,类似于语言,是把一种像转换为另一种像,例如像复原、把二维地转换为三维地、把模糊像转换为清晰像、把素描转化为彩等等。 下面这些例都可以归为的范围:?? 这里让我们构造一个简单的编码解码“机”进行模糊像的清晰化处理,项目地址:https:github.comlsqpkuimg2img。

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    使用条件GAN实现像到像的

    像处理、视觉领域的很多问题都可以看成是问题,就像把一种语言成另外一种语言一样。比如灰度像彩色化、航空像区域分割、设计的真实虚拟等,跟语言一样,很少有一对一的直接像整合了梯度信息、边缘信息、色彩与纹理信息,传统的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的效果。基本思想? GAN中的生成者是一种通过随机噪声学习生成目标像的模型,而条件GAN主要是在生成模型是从观察到的像与随机噪声同时学习生成目标像的模型,生成者G训练生成输出像尝试让它与真实像无法被鉴别者D区分、 而鉴别者D训练学习如何区分像是真实的还是来自生成者G。 G尝试最小化生成损失、生成目标像、而D尝试最大化鉴别像是否来自生成者G,对比正常的GAN表达为?

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    Morph-UGATIT:一种支持渐进式域迁移的方法

    前言 大家好,笔者将在本文介绍一种基于UGATIT的网络,并且DIY,加入两项额外的trick,使UATIT能支持渐进式的域迁移,即能实现A域的像样本是如何逐渐向B域迁移的。 全部代码已经开源,地址在:https:github.comshoutOutYangJieMorph-UGATIT预备知识 我们先简单回顾一下UGATIT,作为一个Cycle-base方法,它和cycleGAN 优化cycle consistency loss,使得A和B域之间的各个属性mapping能一一对齐,这样就解决了unpair的。 lifespan age synthesis该论文是一个unpair multi-domain transfer的方法。 不同年龄段的latent code进行插值,用插值之后的latent code生成像,则像的效果就介于两个域之间。比如说,该论文选择face aging这个方向实验。

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    生成对抗网络在上的应用【附PPT与视频资料】

    正如我们常见的机器中,同一句话可以用英语或中文表达一样,一副场景可以用RGB像、梯度场、边缘,语义标签等。 与自动语言类似,我们定义自动如下:将像从一种domain转换到另一个domain的任务,其本质仍旧是像生成任务。 因此任务即可以定义为寻找一个合适的变换?使得?。目前,任务在像风格化、超分辨率像生成、颜色填充、白天黑夜的转换、四季变换等视觉领域都有着广泛的应用。 像重建可以完整这一部分,像重建即将从领域A到领域B,再回来,不会发生变化。?7 网络示意汇总一下此网络所用到的所有的loss函数:? 定性结果分别如下8、9所示:?8 CeleA数据集中对脸部结果?

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    学界 | 让莫奈画作变成照片:伯克利像到新研究

    选自arXiv.org机器之心编参与:李泽南UC Berkeley 的研究者们在像风格转换领域的探索一直引人注目,几个月前的人工智能生成「猫片」:edges2cats 像转换系统风靡一时。 摘要:像到像转换是一类视觉和形问题,其目标是通过训练学习输入片的风格,将其映射到框架类似的输出片中。尽管对于很多任务而言,配对训练数据可遇不可求。 1:给定两个无序像集 X 和 Y,CycleGAN 可以自动对它们进行互相「」。? 3:该模型包含两个映射函数 G : X ! Y 和 F : Y ! DY 鼓励 G 将 X 为 Y 风格的像,反之亦然。为了进一步规范映射,研究者引入了两个「循环协调损失函数」,确保转换后的风格在反转换后可以回到处理之前的状态。? 相关链接GitHub:https:github.comjunyanzCycleGAN论文链接:https:arxiv.orgabs1703.10593本文为机器之心编,转载请联系本公众号获得授权。

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    每周论文清单:知识谱,文本匹配,,视频对象分割

    MAE 借助小波的思想,在 encoding 阶段利用 CNNs 分别提取像的低频分量和高频分量,在 decoding 阶段利用这两个分量恢复出原始像。 训练好 MAE 之后,可以用于提取像的低频分量和高频分量,比如在像分类任务中,将低频分量输入到标准的分类 DNNs(如 VGG-16,ResNet)中,然后与高频分量融合后一起用于分类。 这里提高效率的关键在于,相比于原始像,提取的低频分量和高频分量都是低分率(原始像的 14)的。 比如一张灰色的,对应的彩色片应该有很多种方式,不仅仅是一种。 ,跨设备检索行人的像)。

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    CS231n课程笔记像分类笔记(上)

    本文智能单元首发,自斯坦福CS231n课程笔记image classification notes,由课程教师Andrej Karpathy授权进行。本篇教程由杜客完成。 ShiqingFan对文进行了仔细校对,提出了大量修改建议,态度严谨,帮助甚多。巩子嘉对几处术语使用和优化也提出了很好的建议。张欣等亦有帮助。 例子以下为例,像分类模型读取该片,并生成该片属于集合 {cat, dog, hat, mug}中各个标签的概率。需要注意的是,对于计算机来说,像是一个由数字组成的巨大的3维数组。 这个数据集包含了60000张32X32的小像。每张像都有10种分类标签中的一种。这60000张像被分为包含50000张像的训练集和包含10000张像的测试集。 Nearest Neighbor算法将会拿着测试片和训练集中每一张片去比较,然后将它认为最相似的那个训练集片的标签赋给这张测试片。上面右边的片就展示了这样的结果。

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    CS231n课程笔记像分类笔记(下)

    但是在实际的像分类工作中,很少使用。因为像都是高维度数据(他们通常包含很多像素),而高维度向量之间的距离通常是反直觉的。下面的片展示了基于像素的相似和基于感官的相似是有很大不同的:? 上中,右边3张片和左边第1张原始片的L2距离是一样的。很显然,基于像素比较的相似和感官上以及语义上的相似是不同的。这里还有个视觉化证据,可以证明使用像素差异来比较像是不够的。 z这是一个叫做t-SNE的可视化技术,它将CIFAR-10中的片按照二维方式排布,这样能很好展示片之间的像素差异值。在这张片中,排列相邻的片L2距离就小。? 上使用t-SNE的可视化技术将CIFAR-10的片进行了二维排列。排列相近的片L2距离小。可以看出,片的排列是被背景主导而不是片语义内容本身主导。 具体说来,这些片的排布更像是一种颜色分布函数,或者说是基于背景的,而不是片的语义主体。比如,狗的片可能和青蛙的片非常接近,这是因为两张片都是白色背景。

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    不同需求下可视化形选择()

    机器学习工程师George Seif的文章《5 Quick and Easy Data Visualizations in Python with Code》部分内容。 重点说明了散点、线、直方、条形和箱型的适用条件。 前言数据可视化是数据科学家工作的重要组成部分。在项目开始阶段,人们需要做探索性数据分析(EDA)来获得数据的深层信息。 不同的分析与展示目的,需要选择不同的可视化形,下展示了不同的需求,建议选择的可视化形。? 散点散点可以直观展现原始点的分布和两个变量间的关系,并可以通过标记不同颜色,观察不同类别数据的关系,如下:? 使用直方可以帮助我们看到“更大的景”,因为如果我们使用散点而不是直方,那么在可视化中可能会有很多噪音,很难看清到底发生了什么。? 条形当你试把只有少数(通常

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    【一个深度学习模型解决所有问题】谷歌MultiModel通吃文本、像、

    谷歌研究人员提出了一个多模式适用的架构 MultiModel,用单一的一个深度学习模型,学会文本、像和这些不同领域的 8 种不同任务,朝“一个模型解决所有问题”迈出了重要一步。 (4)WSJ 语义解析数据集(5)WMT 英-德语料库(6)与(5)相反:德-英语料库(7)WMT 英-法语料库(8)与(7)相反:德-法语料库? 从上可见,MultiModel 能够生成述说、为像分类、完成从法语到德语的,并且构建语义分析树。?表1 展示了模型在联合训练 8 个不同任务和分别单独训练时取得的不同结果。 作者发现,每个单独的模块对于相应的任务而言都十分重要,比如注意力机制在解决与相关的任务时,远比在处理像任务中重要。? 需要指出,这单一的一个模型在 ImageNet、多语种任务、说生成(COCO 数据集)、语音识别语料库和英语语义解析任务上,同时进行训练。

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    2022年度形设计趋势正式发布(超多原创

    静电说:每年年底,Graphic mama都会发布明年的设计趋势,本次她带来了2022年的形设计趋势,一共从10个方面阐述了2022年可能出现的一些趋势。静电花了不少时间对文章进行了。 在静态数字形中,徽标和签名形通常扮演“扭曲”字母的角色。 您扫描像并首先制作一个包裹在墨鼓上的纸模版,这样打印机就可以为每种颜色制作印章,然后将拼拼凑在一起,以获得稍微不完美的充满活力的像。 既然一张片值一千字,这里有一些我们都可以享受的 3D 角色趋势的惊人例子。 原文:https:graphicmama.combloggraphic-design-trends-2022:静电@静Design

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    今日 Paper | TRANSFORMER结构;像到;缺失标注目标检测解决;GAN水下像颜色校正等

    目录REFORMER:一个高效的TRANSFORMER结构具有文本指导的像到像的解决背景重校准损失下的缺失标注目标检测问题MLFcGAN:基于多级特征融合的条件GAN水下像颜色校正 基于跨模态自我注意网络学习的视频问题生成 具有文本指导的像到像的 论文名称:Image-to-Image Translation with Text Guidance作者:Li Bowen Qi Xiaojuan Torr Philip Lukasiewicz Thomas发表时间:2020212论文链接:https:arxiv.orgabs2002.05235v1推荐原因这篇论文提出了一个新的像到像迁移方法,通过生成对抗网络将可控因素 (即自然语言描述)嵌入到像到像的迁移中,从而使文字描述可以确定合成像的视觉属性。 ;4、一种新的结构损失,进一步提升了判别器的性能,以更好地区分真实像和合成像。

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      腾讯机器翻译(TMT)结合了神经机器翻译和统计机器翻译的优点,从大规模双语语料库自动学习翻译知识,实现从源语言文本到目标语言文本的自动翻译,目前可支持十余种语言的互译。

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