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图像融合生成对抗网络案例

前几篇文章给大家分享了各种基于小波变换方法的图像融合例子,今天我将分享如何使用生成对抗网络来进行图像融合。...简单说明一下,FusionGAN是由生成网络和判别网络构成,生成网络采用的是VNet模型,判别网络采用的是常规分类网络生成网络的输入是两幅多模态的原始图像,两幅原始图像经过VNet网络产生生成融合图像结果...,然后将金标准融合图像生成网络的融合图像一起输入到分类结构的判别网络中去进行真假判别。...三、训练过程结果 FusionGAN的训练数据采用的是同一场景下的红外图像和自然图像,而红外图像与自然图像的融合图像是采用前面基于小波变换的自适应脉冲耦合神经网络方法来生成的。...首先是生成网络损失函数和判别网络损失函数曲线训练结果。 ? ? 然后是训练过程中生成的融合图像与金标准融合图像如下所示,可以看到随着不断训练生成的融合图像与金标准融合图像越来越相似。 ?

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StarGAN:支持多领域图像生成生成对抗网络实践

1、论文原理   GAN的基本框架都是G和D两个模型,一个生成模型,一个判别模型,那么为了同时生成多个,那么这个G模型必须具备生成多样化图像的能力。...single generator and a discriminator,training effectively from images of all domains.• (仅用一个G和D,即可实现多领域图像生成和训练...要想让G拥有学习多个领域转换的能力,需要对生成网络G和判别网络D做如下改动。 在G的输入中添加目标领域信息,即把图片翻译到哪个领域这个信息告诉生成模型。...这样可以保证G中同样的输入图像,随着目标领域的不同生成不同的效果 除了上述两样以外,还需要保证图像翻译过程中图像内容要保存,只改变领域差异的那部分。...图像重建可以完整这一部分,图像重建即将图像翻译从领域A翻译到领域B,再翻译回来,不会发生变化。 同时模型为了支持多个数据集,需要增加mask来实现,即补位加0的办法。

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生成对抗网络

生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)是基于可微生成网络的另一种生成式建模方法。生成对抗网络基于博弈论场景,其中生成网络必须与对手竞争。...生成网络直接产生样本 。其对手,判别器网络(dircriminator network)试图区分从训练数据抽取的样本和从生成器抽取的样本。...形式化表示生成对抗网络中学习的最简单方法是零和游戏,其中函数 确定判别器的受益。生成器接受 作为它自己的受益。...Denton表明一系列的条件GAN可以被训练为首先生成非常低分辨率的图像,然后增量地向图像添加细节。由于使用拉普拉斯金字塔来生成包含不同细节水平的图像,这种技术被称为LAPGAN模型。...以这种方式添加高斯噪声的生成网络从相同分布中采样,即,从使用生成网络参数化条件高斯分布的均值所获得的分布采样。Dropout似乎在判别器中很重要,在计算生成网络的梯度时,单元应当被随机地丢弃。

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使用生成对抗网络进行图像去模糊

AiTechYun 编辑:yuxiangyu 本文主要讨论使用生成对抗网络实现图像去模糊。...代码:https://github.com/RaphaelMeudec/deblur-gan 生成对抗网络生成对抗网络中,两个网络进行对抗训练。生成器通过创建逼真的假输入来误导鉴别器。...之所以链接两个网络,是因为对生成器的输出没有合适的反馈。我们唯一的衡量标准是鉴别器是否接受生成的样本。 数据 在本教程中,我们使用GAN进行图像去模糊。因此,生成器的输入不是噪声而是模糊的图像。...usp=sharing 我们首先将图像分配到两个文件夹A(模糊)和B(清晰)。 模型 训练过程保持不变。首先,让我们看看神经网络架构! 生成生成器旨在重现清晰的图像网络基于ResNet模块。...它取两个图像之间的差异的均值。这可以改善生成对抗网络的收敛性。

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生成对抗网络(GAN):在图像生成和修复中的应用

文章目录 什么是生成对抗网络(GAN)?...GAN在图像生成中的应用 图像生成 风格迁移 GAN在图像修复中的应用 图像修复 拓展应用领域 总结 欢迎来到AIGC人工智能专栏~生成对抗网络(GAN):在图像生成和修复中的应用 ☆* o(≧▽...本文将深入探讨生成对抗网络图像生成和修复方面的应用,通过代码示例帮助读者更好地理解其工作原理。 什么是生成对抗网络(GAN)?...生成对抗网络是由两个互相竞争的神经网络组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器旨在生成逼真的图像,而判别器则试图将生成图像与真实图像区分开。...总结 生成对抗网络图像生成和修复领域展现出巨大的创新潜力。通过生成器和判别器的对抗性训练,GAN可以生成逼真的图像和修复损坏的图像部分。

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生成对抗网络(GAN)

用一个形象的例子解释就是:GAN就好比是一个大的网络,在这个网络中有两个小的网络,一个是生成网络,可以当做是制作假钞的人, 而另一个是鉴别网络,也就是鉴别假钞的人。...对于生成网络的目标就是去欺骗鉴别器,而鉴别器是为了不被生成器所欺骗。模型经过交替的优化训练,都能得到提升,理论证明,最后生成模型最好的效果是能够让鉴别器真假难分,也就是真假概率五五开。...上图是生成对抗网络的结构示意图,鉴别器接受真实样本和生成生成的虚假样本,然后判断出真假结果。生成器接受噪声,生成出虚假样本。...而且在神经网络中的实践中,它也不存在。不过这方法在ML中太常见了,因此就忽略了。最优判别器在极小极大博弈中,首先固定生成器G,最大化价值函数,从而得出最优判别起D。...并且有前面的推导可知, 实际上与分布 和 之间的JS散度只相差了一个常数项,因此这样的循环对抗过程能表述为:给定 ,最大化 以求得 ,即 ;固定 ,计算 ,求得更新后的 ;固定

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生成对抗网络GAN

GAN属于生成模型,使用生成数据分布PGP_{G}去无限逼近数据的真实分布PdataP_{data}。衡量两个数据分布的差异有多种度量,例如KL散度等,但是前提是得知道PGP_{G}。...例如: 输入唐诗三百首,输出机器写的唐诗 输入一堆动漫人物的照片,输出机器生成的动漫人物照片 该问题的核心是原数据有其分布PdataP_{data},机器想要学习新的分布PGP_{G}去无限逼近PdataP...结构 GAN由generator和discriminator两部分组成: z -> G -> x' -> D -> 01 x -> generator:输入随机的zz,输出生成的...整体来看,generator和discriminator构成了一个网络结构,通过设置loss,保持某一个generator和discriminator参数不变,通过梯度下降更新另外一个的参数即可。...通常,GG是神经网络

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实战生成对抗网络生成手写数字

首先回顾一下《实战生成对抗网络[1]:简介》这篇文章的内容,GAN由生成器和判别器组成。简单起见,我们选择简单的二层神经网络来实现生成器和判别器。...生成器 实现生成器并不难,我们采取的全连接网络拓扑结构为:100 → 128 → 784,最后的输出为784是因为MNIST数据集就是由28 x 28像素的灰度图像组成。...= tf.matmul(G_h1, G_W2) + G_b2 G_prob = tf.nn.sigmoid(G_log_prob) return G_prob 判别器 判别器正好相反,以MNIST图像作为输入并返回一个代表真实图像的概率的标量...小结 一个简单的GAN网络就这么几行代码就能搞定,看样子生成一副画也没有什么难的。...本文完整的代码请参考: https://github.com/mogoweb/aiexamples 参考 首幅人工智能画作拍卖43.2万美元 远超预估价 实战生成对抗网络[1]:简介

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生成对抗网络(GAN)

GAN主要用途: 生成以假乱真的图片 生成视频、模型 5.1.2 什么GAN 5.1.2.1 定义 生成对抗网络(Generative Adversarial Network,简称GAN),主要结构包括一个生成器...生成器(Generator),能够输入一个向量,输出需要生成固定大小的像素图像 判别器(Discriminator),用来判别图片是真的还是假的,输入图片(训练的数据或者生成的数据),输出为判别图片的标签...最终可以这样: 5.1.2.4 G、D结构 G、D结构是两个网络,特点是能够反向传播可导计算要介绍G、D结构,需要区分不同版本的GAN。...2014年最开始的模型: G、D都是multilayer perceptron(MLP) 缺点:实践证明训练难度大,效果不行 2015:使用卷积神经网络+GAN(DCGAN(Deep Convolutional...ReLU,生成器除了最后输出层使用tanh其它层全换成ReLU 5.1.3 案例:GAN生成手写数字图像 5.1.3.1 案例演示与结果显示 迭代不同次数生成的图片效果 1次 50 2000次

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生成对抗网络GAN

概述 生成对抗网络GAN(Generative adversarial nets)[1]是由Goodfellow等人于2014年提出的基于深度学习模型的生成框架,可用于多种生成任务。...从名称也不难看出,在GAN中包括了两个部分,分别为”生成”和“对抗”,整两个部分也分别对应了两个网络,即生成网络(Generator) 和判别网络(Discriminator) ,为描述简单,以图像生成为例...GAN的框架结构 GAN的框架是由生成网络 和判别网络 这两种网络结构组成,通过两种网络的“对抗”过程完成两个网络的训练,GAN框架由下图所示: 由生成网络 生成一张“Fake image”...总结 生成对抗网络GAN中通过生成网络 和判别网络 之间的“生成”和“对抗”过程,通过多次的迭代,最终达到平衡,使得训练出来的生成网络 能够生成“以假乱真”的数据,判别网络 不能将其从真实数据中区分开...(GANs) [3] 通俗理解生成对抗网络GAN

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图像上色小综述】生成对抗网络的GAN法

具体来说,利用条件生成对抗网络对现实世界中物体颜色的分布进行建模,其中一种具有多层噪声的全卷积生成器被提出以增强多样性。...本文将残差U-net集成到带有辅助分类器的生成对抗网络(AC-GAN)中,以完成动漫草图上色任务。 ? 该方法属于有引导的图像上色方法。 ?...文章属于较早2017的CVPR,网络结构类似于pix2pix,损失也是在如今看来非常常见的对抗损失、L2损失、特征感知损失等。...本文提出一种深度条件对抗架构:将条件框架与WGAN-GP以及感知损失进行了集成,以稳健地训练网络,使合成图像更加自然和真实。此外还引进了独立于合成数据的局部特征网络。...提出的模型Text2Colors由两个条件生成对抗网络组成:文本到调色板的生成网络和基于调色板的上色网络。前者捕获文本输入的语义并产生相关的调色板;后者使用生成的调色板为灰度图像上色。 ?

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学界 | 极端图像压缩的生成对抗网络,可生成低码率的高质量图像

选自arXiv 作者:Eirikur Agustsson等 机器之心编译 参与:白妤昕、刘晓坤 本文提出了一个基于生成对抗网络的极端学习图像压缩框架,能生成码率更低但视觉效果更好的图像。...图 1:以对抗损失训练得到的全局生成压缩网络产生的图像,以及相应的 BPG 结果对比 [1]。 引言 基于深度神经网络(DNN)的图像压缩系统,简称深度压缩系统,近来已成为热门研究领域。 ?...在本文中,研究者提出并研究了基于生成对抗网络(GAN)的极端图像压缩框架,其中图像的码率低于 0.1 bpp。他们提出了一个基本的 GAN 公式,用于深度图像压缩,从而生成不同程度的内容。...我们研究两种操作模式(对应于无条件和有条件的生成对抗网络 [11,17]),即 全局性生成压缩(GC),保留整体图像内容,同时生成不同尺度的结构,例如建筑立面上的树叶或窗户的树叶; 选择性生成压缩(SC...论文地址:https://arxiv.org/abs/1804.02958 摘要:我们提出了一个基于生成对抗网络(GANs)的极端学习图像压缩框架,与以前的压缩方式相比,其生成图像码率更低但视觉效果更令人满意

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实战生成对抗网络:DCGAN

在上一篇文章《实战生成对抗网络[2]:生成手写数字》中,我们使用了简单的神经网络生成手写数字,可以看出手写数字字形,但不够完美,生成的手写数字有些毛糙,边缘不够平滑。...生成对抗网络中,生成器和判别器是一对冤家。要提高生成器的水平,就要提高判别器的识别能力。...在《一步步提高手写数字的识别率(3)》系列文章中,我们探讨了如何提高手写数字的识别率,发现卷积神经网络图像处理方面优势巨大,最后采用卷积神经网络模型,达到一个不错的识别率。...自然的,为了提高生成对抗网络的手写数字生成质量,我们是否也可以采用卷积神经网络呢?...答案是肯定的,不过和《一步步提高手写数字的识别率(3)》中随便采用一个卷积神经网络结构是不够的,因为生成对抗网络中,有两个神经网络模型互相对抗,随便选择网络结构,容易在迭代过程中引起振荡,难以收敛。

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生成对抗网络——Gan(二)

生成对抗网络——Gan(二) 【今日知图】 选中文本(可视模式) v 可视模式 从光标位置开始按照正常模式选择文本 V 可视行模式 选中光标经过的完整行 ctrl+v 可视块模式 垂直方向选中文本 ggvG...川大本科软件工程刘瑞航,LeoLRH,研究方向,遥感图像相关融合,现在的目的就是尽量保研,Never to be the low, fight for the best! 本篇所有归属权为该作者所有!...下面一起来看优秀本科生对生成对抗网络的学习! 1.回顾及进阶 在上一篇文章中我们提到了gan网络对抗神经网络的基本思路和一些有趣的思想。...然后再具体说一说探究一下生成模型 生成模型其实实在对抗生成模型前就已经提出来了。我们这里使用的生成模型只不过是其中最直接的生成模型。...Ian goodfellow的2018PPT 对抗生成网络陈述 下一节我会列出一个简单的gan网络实现,并且用数学的方式好好剖析一下生成模型那个的数学原理(极大似然估计),通过那个来帮助大家理解gan网络的那个开山的公式

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生成对抗网络模型综述

摘要 生成对抗网络模型(GAN)是基于深度学习的一种强大的生成模型,可以应用于计算机视觉、自然语言处理、半监督学习等重要领域。...生成对抗网络最最直接的应用是数据的生成,而数据质量的好坏则是评判GAN成功与否的关键。...深度学习 生成对抗网络 卷积神经网络 Wasserstein距离 对抗训练 deep learning, generate adversial network, convolutionalneural...然而,由于生成式模型建模较为困难,因此发展缓慢,直到近年来最成功的生成模型——生成对抗网络的发明,这一领域才焕发新的生机。...由此,两个网络对抗中进步,在进步后继续对抗,由生成网络得的数据也就越来越完美,逼近真实数据,从而可以生成想要得到的数据(图片、序列、视频等)。

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生成对抗网络(GANs)总结

你好,我是郭震 生成对抗网络(GANs)是一种深度学习模型,它由两部分组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。 这种模型通过一个对抗的训练过程来生成接近真实的数据。...GANs在图像生成、语音合成、文本到图像转换等领域展示了其强大的能力。 核心概念 生成器(Generator) 功能:生成器G是一个深度神经网络,其目标是从随机噪声中生成逼真的数据。...通俗解释: 生成对抗网络(GAN)可以用一个通俗的比喻来解释:想象一个画家(生成器)正在学习如何画出非常逼真的伪造画作,而有一个艺术鉴赏家(判别器)则试图区分出这些画作是真品还是伪造品。...目标函数 GAN的目标函数反映了生成器和判别器之间的对抗性质。理想状态下,生成生成的数据无法被判别器区分。...训练的目标是通过调整 G 和 D 的参数,找到使 V(D,G) 最小的G和使 V(D,G) 最大的 D 结论 生成对抗网络通过生成器和判别器之间的对抗训练,能够生成高度逼真的数据。

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生成对抗网络模型综述

摘要 生成对抗网络模型(GAN)是基于深度学习的一种强大的生成模型,可以应用于计算机视觉、自然语言处理、半监督学习等重要领域。...生成对抗网络最最直接的应用是数据的生成,而数据质量的好坏则是评判GAN成功与否的关键。...关键词:深度学习 生成对抗网络 卷积神经网络 Wasserstein距离 对抗训练 Keywords: deep learning, generate adversial network, convolutional...然而,由于生成式模型建模较为困难,因此发展缓慢,直到近年来最成功的生成模型——生成对抗网络的发明,这一领域才焕发新的生机。...由此,两个网络对抗中进步,在进步后继续对抗,由生成网络得的数据也就越来越完美,逼近真实数据,从而可以生成想要得到的数据(图片、序列、视频等)。

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实战生成对抗网络:简介

为了让在实验中所开发的生成网络与判别器网络双方渐渐成长茁壮,设计成最初仅能生成低解析度的马赛克图像,随着训练进行,渐渐生成高解析度的图像。...生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN) 近年来,人工智能的飞速发展,离不开深度神经网络,深度学习的核心思想就是不断的增加层级、增加模型的深度,在图像分类、...但是生成对抗网络(GAN)的出现,让事情发生了变化。GAN采用半监督学习的方式,自动从源数据中学习。...在后续的文章中,我将从一个最简单的生成手写数字开始,探索GAN的应用,预期将包含如下内容: 采用DCGAN(深度卷积生成对抗网络)优化手写数字的生成 使用SSGAN(半监督学习生成对抗网络)实现图像生产生成...利用CGAN(条件生成对抗网络生成时尚衣柜 利用CycleGAN(循环一致生成网络)实现图像风格的转换 从文本构建逼真的图像 我的数学能力有限,因此主要以代码实例为主,不会过多深入理论,敬请关注。

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