项目中所有的源码都可以在此链接的仓库中找到:https://github.com/chenhaoxiang/uifuture-ssm
生成器试图找到最好的图像来欺骗鉴别器。当两个网络互相对抗时,“最佳”图像不断变化。但是,优化可能会变得过于贪心,使其陷入永无止境的猫捉老鼠游戏中。这是模型不收敛和模式崩溃的原因之一。
众所周知,人类可以从几个有限的图像样本中有效地学习和识别物体。然而,对于现有的主流深度神经网络来说,仅从少数图像中学习仍然是一个巨大的挑战。受人类思维中类比推理的启发,一种可行的策略是“翻译”丰富的源域的丰富图像,以用不足的图像数据丰富相关但不同的目标域。为了实现这一目标,我们提出了一种新的、有效的基于部分全局学习的多对抗性框架(MA),该框架实现了一次跨域图像到图像的翻译。具体而言,我们首先设计了一个部分全局对抗性训练方案,为特征提取提供了一种有效的方法,并防止鉴别器被过度拟合。然后,采用多对抗机制来增强图像到图像的翻译能力,以挖掘高级语义表示。此外,还提出了一种平衡对抗性损失函数,旨在平衡训练数据,稳定训练过程。大量实验表明,所提出的方法可以在两个极不平衡的图像域之间的各种数据集上获得令人印象深刻的结果,并且在一次图像到图像的转换上优于最先进的方法。
本文介绍我们最近的一项被CIKM 2021录用的工作《Differentially Private Federated Knowledge Graphs Embedding》:
本文的目的是解释Conditional Tabular GANs的工作原理,因为目前我还没有看到类似这样的文章。表格数据生成是一个不断发展的研究领域。CTGANs 论文已成为许多其他机器学习架构的基础,这些架构如今构成了该研究领域的最新技术。
王小新 编译自 GitHub 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 把一张图像的特征转移到另一张图像,是个非常一颗赛艇的想法。把照片瞬间变成梵高、毕加索画作风格,想想就很酷。 图1:星空版小狗 文末
此时我们已经可以把整段的SQL语句取出,但还并没有在数据库中去执行,我们可以先来分析一下配置文件中SQL语句执行后的结果集是如何处理的。
卷积神经网络(convoluitonal neural networks,CNN)凭借强大的卷积和池化(pooling)能力,在计算机视觉领域占领主导地位。
摘要 基于深度学习的方法在图像恢复和增强方面取得了显著的成功,但在缺乏成对训练数据的情况下,它们是否仍然具有竞争力?作为一个例子,本文探讨了弱光图像增强问题,在实践中,它是非常具有挑战性的同时采取一个
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【新智元导读】LeCun对对抗生成网络(GAN)的盛赞大家都很熟悉了。在这篇新的论文中,LeCun等人将两类无监督学习方法——GAN和自编码器结合在一起,并从替代能源的角度重新审视GAN的框架。 Le
选自Apple 参与:机器之心编辑部 从 CoreML 到自动驾驶汽车,苹果的新技术探索在形成产品之前通常都会处于接近保密的状态,直到去年 12 月底,他们才以公司的名义发表了第一篇机器学习领域里的学术论文,介绍了自己在改善合成图像质量方面的研究。最近,这家以封闭而闻名的科技巨头突然宣布将以在线期刊的形式定期发表自己在机器学习方面的研究,而这份期刊的第一篇文章主要探讨的依然是合成图像的真实性,让我们先睹为快。 苹果机器学习期刊:https://machinelearning.apple.com/ 现在,神经
在 select 语句中查询得到的是一张二维表, 水平方向上看是一个个字段, 垂直方向上看是一条条记录。作为面向对象的语言, Java 中的的对象是根据类定义创建的。 类之间的引用关系可以认为是嵌套的关系。
如何让 GAN 生成带有指定特征的图像?这是一个极有潜力、极有应用前景的问题,然而目前都没有理想的方法。韩国大学电子工程学院 Minhyeok Lee 和 Junhee Seok 近期发表论文,就生成对抗网络的控制问题给出了自己的办法,雷锋网 (公众号:雷锋网) AI 科技评论根据原文进行如下编辑,原文链接:https://arxiv.org/abs/1708.00598 简介 生成对抗网络(GANs)是最近几年提出的新方法,在其问世之后的短短时间内,生成对抗网络已经在生成真实的样本上表现出很多有前途的
在Ian Goodfellow和其他研究人员在一篇论文中介绍生成对抗网络两年后,Yann LeCun称对抗训练是“过去十年里ML最有趣的想法”。尽管GANs很有趣,也很有前途,但它只是生成模型家族的一部分,是从完全不同的角度解决传统AI问题,在本文中我们将对比常见的三种生成模型。
AI 科技评论按:如何让GAN生成带有指定特征的图像?这是一个极有潜力、极有应用前景的问题,然而目前都没有理想的方法。韩国大学电子工程学院Minhyeok Lee和Junhee Seok近期发表论文,就生成对抗网络的控制问题给出了自己的办法,AI 科技评论根据原文进行如下编辑。 简介 生成对抗网络(GANs)是最近几年提出的新方法,在其问世之后的短短时间内,生成对抗网络已经在生成真实的样本上表现出很多有前途的结果了。然而, 在生成对抗网络的使用上,目前还有未能解决的问题:由于发生器(Generator)
样式映射器将预设样式应用于它接收到的照片。在最近的一项研究中,来自伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的研究人员将JoJoGAN介绍为一种从单个样式样本中学习样式映射器的简单方法。例如,该技术允许没有经验的用户提供样式样本,然后将该样式应用于他们选择的图像。该团队在人脸照片的背景下讨论了它的方法,因为风格化的人脸对没有经验的用户非常有吸引力;然而,这个概念可以应用于任何图像。
Paper title: Synthesizing Anyone, Anywhere, in Any Pose
组件映射 Java主要的类主要有两种方式 组合关系,组合关系对应的就是组件映射 继承关系,继承关系对应的就是继承映射 组件映射实际上就是将组合关系的数据映射成一张表,组件类和被包含的组件类映射成一张表
由Goodfellow等人于2014年引入的生成对抗网络(GAN)是用于学习图像潜在空间的VAE的替代方案。它们通过强制生成的图像在统计上几乎与真实图像几乎无法区分,从而能够生成相当逼真的合成图像。
单幅图像去雾是一个具有挑战性的不适定问题。文献中现有的去雾方法,包括最近引入的深度学习方法,将去雾问题建模为估计中间参数的问题,场景透射图和大气光。这些用于根据模糊输入图像计算无模糊图像。这种方法只关注中间参数的精确估计,而优化框架中没有考虑无霾图像的美学质量。因此,中间参数估计中的误差经常导致产生低质量的无霾图像。在本文中,我们提出了CANDY(基于条件敌对网络的模糊图像去雾),这是一个完全端到端的模型,它直接从模糊的输入图像生成一个干净的无模糊图像。CANDY还将无雾霾图像的视觉质量纳入优化函数;从而产生高质量的无雾度图像。这是文献中第一个提出用于单一图像去雾的完全端到端模型的作品之一。此外,这是第一个工作,以探索概念的生成敌对网络的问题,单一图像霾清除。CANDY在合成创建的雾霾图像数据集上进行训练,而评估是在具有挑战性的合成和真实雾霾图像数据集上进行的。CANDY的广泛评估和比较结果表明,它在定量和定性方面都明显优于文献中现有的最先进的去雾方法。
机器之心原创 作者:Liao 参与:Joni、Nurhachu、黄小天 近日,加利福尼亚大学和 Adobe Research 在 arXiv 上联合发表了一篇名为《生成人脸修复(Generative
最近,生成模型引起了很多关注。其中很大以部分都来自生成式对抗网络(GAN)。GAN是一个框架,由Goodfellow等人发明,其中互相竞争的网络,生成器G和鉴别器D都由函数逼近器表示。它们在对抗中扮演不同的角色。
上面的图片来自Trajes Fatais:Feats of Fate游戏,我作为首席开发者从事该游戏的制作。长话短说,每个精灵要绘制大约一小时,每个角色平均要绘制五百个精灵。在“游戏的机器学习辅助资料生成:像素绘画Sprite表格研究”中,我们探索了Pix2Pix架构来自动生产Sprite的流程,将每个Sprite花费的平均时间减少了15分钟(〜25%)。这是我们首次发表的有关精灵生成的工作,我们希望在将来进一步改进它。
通过修改对象属性的方式,可以满足大多数的数据传输对象(Data Transfer Object,DTO)以及绝大部分领域模型的要求。 但有些情况下你想使用不可变类。 通常来说,很少或基本不变的、包含引用或查询数 据的表,很适合使用不可变类。 构造方法注入允许你在初始化时 为类设置属性的值,而不用暴露出公有方法。MyBatis 也支持私有属性和私有 JavaBeans 属 性来达到这个目的,但有一些人更青睐于构造方法注入。constructor 元素就是为此而生的。
王小新 编译 原文作者:Sumeet Agrawal 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 生成对抗网络(GANs)是一种能“教会”计算机胜任人类工作的有趣方法。一个好的对手能让你成长更快,而GAN
基于生成对抗性网络(GAN)的数据扩充用于提高目标检测模型的性能。它包括两个阶段:训练GAN生成器以学习小目标数据集的分布,以及从训练的生成器中采样数据以提高模型性能。在本文中,我们提出了一种流程化的模型,称为鲁棒数据增强GAN(RDAGAN),旨在增强用于目标检测的小型数据集。首先,将干净的图像和包含来自不同域的图像的小数据集输入RDAGAN,然后RDAGAN生成与输入数据集中的图像相似的图像。然后,将图像生成任务划分为两个网络:目标生成网络和图像翻译网络。目标生成网络生成位于输入数据集的边界框内的目标的图像,并且图像转换网络将这些图像与干净的图像合并。 定量实验证实,生成的图像提高了YOLOv5模型的火灾检测性能。对比评价表明,RDAGAN能够保持输入图像的背景信息,定位目标生成位置。此外,消融研究表明,RDAGAN中包括的所有组件和物体都发挥着关键作用。
AI科技评论消息,由多伦多大学与蒙特利尔大学的Karan Grewal、R Devon Hjelm、Yoshua Bengio三人近日合作发表的文章《Variance Regularizing Adversarial Learning》提出了一种方差正则化对抗学习方法(Variance Regularizing Adversarial Learning, VGAL)。相比以往的对抗生成网络(GAN),VGAL 可以使鉴别器具有更加平滑输出分布特性,并且在真样本分布与生成样本分布间设定一定的混叠区间,从而提升
超分辨率(SR)方法指的是从低分辨率输入生成高分辨率图像或视频的过程。这些技术几十年来一直是研究的重要课题,早期的 SR 方法依赖于空间插值技术。虽然这些方法简单且有效,但上转换图像的质量受到其无法生成高频细节的能力的限制。随着时间的推移,引入了更复杂的方法,包括统计、基于预测、基于块或基于边缘的方法。然而,最显著的进步是由新兴的深度学习技术,特别是卷积神经网络(CNNs)带来的。尽管卷积神经网络(CNNs)自 20 世纪 80 年代以来就存在,但直到 20 世纪 90 年代中期,由于缺乏适合训练和运行大型网络的硬件,它们才开始在研究社区中获得广泛关注。
循环生成对抗网络(简称CycleGans)[1]是功能强大的计算机算法,具有改善数字生态系统的潜力。它们能够将信息从一种表示形式转换为另一种表示形式。例如,当给定图像时,他们可以对其进行模糊处理,着色(如果其最初是黑白的),提高其清晰度或填补缺失的空白。
论文作者:Yang Feng, Lin Ma, Wei Liu, Jiebo Luo
域适配目标检测旨在将目标检测器适配到未知的域,新的域可能会遇到各种各样的外观变化,包括外观,视角或者背景。现存的大多数方法在图像级或者实例级上采用图像对齐的方法。然而,在全局特征上的图像对齐可能会使得前景和背景像素同时发生缠绕。和现有的方法所不同的是,我们提出了一个域适配框架提前预测目标和中心度来对每个像素都负责。特别地,提出的方法通过给背景像素更多的关注来进行中心可知的对齐,因此比以前的适配方法效果更好。在大量适配设置的大量实验上证明了我们所提出方法的有效性,并且展示了比SOTA算法更佳的表现。
用于语义分割的实域自适应仿真已被积极研究用于自动驾驶等各种应用。现有的方法主要集中在单个源设置上,无法轻松处理具有不同分布的多个源的更实际的场景。在本文中,我们建议研究用于语义分割的多源域自适应。具体来说,我们设计了一个新的框架,称为多源对抗域聚合网络(MADAN),它可以以端到端的方式进行训练。首先,我们为每个源生成一个具有动态语义一致性的自适应域,同时在像素级循环上一致地对准目标。其次,我们提出了子域聚合鉴别器和跨域循环鉴别器,以使不同的适应域更紧密地聚合。最后,在训练分割网络的同时,在聚合域和目标域之间进行特征级对齐。从合成的GTA和SYNTHIA到真实的城市景观和BDDS数据集的大量实验表明,所提出的MADAN模型优于最先进的方法。
最近用于对象检测的深度学习方法依赖于大量的边界框注释。收集这些注释既费力又昂贵,但当对来自不同分布的图像进行测试时,监督模型并不能很好地推广。领域自适应通过使现有标签适应目标测试数据来提供解决方案。然而,领域之间的巨大差距可能会使适应成为一项具有挑战性的任务,从而导致不稳定的训练过程和次优结果。在本文中,我们建议用一个中间域来弥合领域差距,并逐步解决更容易的适应子任务。该中间域是通过平移源图像以模仿目标域中的图像来构建的。为了解决领域转移问题,我们采用对抗性学习来在特征级别对齐分布。此外,应用加权任务损失来处理中间域中的不平衡图像质量。 实验结果表明,我们的方法在目标域上的性能优于最先进的方法。
原文来源:freeCodeCamp 作者:Thalles Silva 让我们假设这样一种情景:你的邻居正在举办一场非常酷的聚会,你非常想去参加。但有要参加聚会的话,你需要一张特价票,而这个票早就已经卖完了。 而对于这次聚会的组织者来说,为了让聚会能够成功举办,他们雇佣了一个合格的安全机构。主要目标就是不允许任何人破坏这次的聚会。为了做到这一点,他们在会场入口处安置了很多警卫,检查每个人所持门票的真实性。 考虑到你没有任何武术上的天赋,而你又特别想去参加聚会,那么唯一的办法就是用一张非常有说服力的假票来
生成对抗网络 (GAN) 是一类功能强大的神经网络,具有广泛的应用前景。GAN 本质上是由两个神经网络组成的系统——生成器 (Generator) 和鉴别器 (Discriminator)——二者相互竞争。
该项工作被CVPR 2019录取为oral paper。CVPR是计算机视觉和人工智能领域内的国际顶级会议,2019共收到投稿5160篇,录取1300篇,其中oral paper288篇,仅占全部投稿的5.6%。
肖像画是一种独特的艺术形式,通常使用一组稀疏的连续图形元素如线条来捕捉一个人的外表特征。
返回一个list: public List<Employee> getEmpByLastNameLike(String lastname); <select id="getEmpByLastNameLike" resultType="Employee"> select * from tbl_employee where last_name like #{lastname} </
苹果公司通过试验证明,使用细化后的图像进行训练可以大幅提高多种机器学习任务中模型的准确度。为了克服这种缺陷,他们制定了一种细化合成图像的方法,用以提高图像的真实度。以下是苹果公司发布在名为“Apple
机器之心报道 机器之心编辑部 来自苹果和伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校的研究者发现只需两项修改就能让 2D GAN 获得 3D 生成能力。 如何让一个已有的 2D GAN 变成 3D 级别?这是一个有趣且实用的问题。 为了解决这个问题,来自苹果和伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校的研究者试图尽可能少地修改经典 GAN,即 StyleGANv2。该研究发现只有两个修改是绝对必要的:1)一个多平面图像样式生成器分支,它产生一组以深度为条件的 alpha 图;2)一个以位姿为条件的鉴别器。 论文地址:https
作者:Dev Nag,Wavefront创始人、CTO,曾是Google、PayPal工程师。量子位编译。 2014年,Ian Goodfellow和他在蒙特利尔大学的同事们发表了一篇令人惊叹的论文,正式把生成对抗网络(GANs)介绍给全世界。通过把计算图和博弈论创新性的结合起来,GANs有能力让两个互相对抗的模型通过反向传播共同训练。 模型中有两个相互对抗的角色,我们分别称为G和D,简单解释如下:G是一个生成器,它试图通过学习真实数据集R,来创建逼真的假数据;D是鉴别器,从R和G处获得数据并标记差异。
生成对抗网络(GANs)近年来在人工智能领域,尤其是计算机视觉领域非常受欢迎。随着论文“Generative Adversarial Nets” [1]的引入,这种强大生成策略出现了,许多研究和研究项目从那时起兴起并发展成了新的应用,我们现在看到的最新的DALL-E 2[2]或GLIDE[3](这两个应用都是使用扩散模型开发的,这是生成模型的最新范式。然而但是GAN今天仍然是一个广泛使用的模型)
王小新 编译自 Hackernoon 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 目前,生成对抗网络(GAN)作为一种处理图像生成问题的优秀方法,在超分辨率重建、风格迁移等领域已经做出了很多有意思的成就。
尽管Transformer在广泛的视觉任务中取得了诱人的成功,但在高分辨率图像生成建模方面,Transformer还没有表现出与ConvNets同等的能力。在本文中,我们试图探索使用Transformer来构建用于高分辨率图像合成的生成对抗性网络。为此,我们认为局部注意力对于在计算效率和建模能力之间取得平衡至关重要。因此,所提出的生成器在基于风格的架构中采用了Swin Transformer。为了实现更大的感受野,我们提出了双重关注,它同时利用了局部窗口和偏移窗口的上下文,从而提高了生成质量。此外,我们表明,提供基于窗口的Transformer中丢失的绝对位置的知识极大地有利于生成质量。所提出的StyleSwan可扩展到高分辨率,粗糙的几何结构和精细的结构都得益于Transformer的强大表现力。然而,在高分辨率合成期间会出现块伪影,因为以块方式执行局部关注可能会破坏空间相干性。为了解决这个问题,我们实证研究了各种解决方案,其中我们发现使用小波鉴别器来检查频谱差异可以有效地抑制伪影。大量实验表明,它优于现有的基于Transformer的GANs,尤其是在高分辨率(例如1024×1024)方面。StyleWin在没有复杂训练策略的情况下,在CelebA HQ 1024上优于StyleGAN,在FFHQ-1024上实现了同等性能,证明了使用Transformer生成高分辨率图像的前景。
本文授权转自雷克世界(ID:raicworld) 编译 | 嗯~阿童木呀、KABUDA 让我们假设这样一种情景:你的邻居正在举办一场非常酷的聚会,你非常想去参加。但有要参加聚会的话,你需要一张特价票,而这个票早就已经卖完了。 而对于这次聚会的组织者来说,为了让聚会能够成功举办,他们雇佣了一个合格的安全机构。主要目标就是不允许任何人破坏这次的聚会。为了做到这一点,他们在会场入口处安置了很多警卫,检查每个人所持门票的真实性。 考虑到你没有任何武术上的天赋,而你又特别想去参加聚会,那么唯一的办法就是用一张非
因果推理(Causal inference)是根据影响发生的条件得出因果关系结论的过程,是研究如何更加科学地识别变量间的因果关系(Causality)。在因果关系中,原因对结果负有部分责任,而结果又部分取决于原因。客观事物普遍存在着内在的因果联系,人们只有弄清事物发展变化的前因后果,才能全面地、本质地认识事物。基干事物发展的这种规律,在论证观点时,有时就可以直接从事物本身的因果关系中进行推论,这就叫因果推理法。几十年来,因果推理一直是统计学、计算机科学、教育学、公共政策和经济学等许多领域的重要研究课题。
来源:DeepHub IMBA 本文约2300字,建议阅读5分钟 本文详细解释了GAN优化函数中的最小最大博弈和总损失函数是如何得到的。 生成对抗网络(GANs)近年来在人工智能领域,尤其是计算机视觉领域非常受欢迎。随着论文“Generative Adversarial Nets” [1]的引入,这种强大生成策略出现了,许多研究和研究项目从那时起兴起并发展成了新的应用,我们现在看到的最新的DALL-E 2[2]或GLIDE[3](这两个应用都是使用扩散模型开发的,这是生成模型的最新范式。然而但是GAN今天仍
原文:Improving 3D-aware Image Synthesis with A Geometry-aware Discriminator
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