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生对抗网络的应用图像生成

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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和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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  • 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 。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。与先前的深度图像压缩技术相比,该技术将对抗损失应用于图像补丁的伪像抑制 和纹理细节生成 或缩略图表征学习 ,该框架的生成器解码器由多尺度判别器训练,适用于全分辨率图像 。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 ),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),保留语义标签映射中完全生成图像的某些部分
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  • 生成对抗网络(GAN)的18个绝妙应用

    图片来源:pexels.com@gravitylicious 生成对抗网络(GAN)是生成模型的一种神经网络架构。生成对抗网络具有极为具体的使用案例,一开始这些案例理解起来会有些困难。本文将回顾大量GAN的有趣应用,有助于你了解其能够解决的案例类型。生成图像数据集案例2014年,Ian Goodfellow等人发表论文《对抗式生成网络》,提出了生成新案例这一应用。GAN可为图像数据集生成新案例。图片来自《生成对抗网络》。2015年,Alec Radford等人在一篇重要论文《使用深度回旋生成对抗网络进行无监督表示学习》,也表达了类似观点。GAN根据图像数据集生成的卧室新案例。图片来自《生成对抗网络》。同时,论文展示了GAN(在潜在空间中)运行向量运算的能力,只需输入生成的卧室案例和人像案例即可。?GAN进行向量运算的案例。
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  • Tensorflow入门教程(二十九)——图像分割生成对抗网络(VNetGAN)

    上一篇文章给大家分享了生成对抗网络来做超分辨成像,很多读者都说生成的图像效果非常逼真,深刻觉得GAN的强大。今天我将继续给大家分享如何在图像分割上应用生成对抗网络。一、VNetGAN网络结构前面文章我已经分享过很多图像分割的模型,例如UNet,VNet及改进版本,这里我就不多说了,感兴趣的可以自己去阅读我的相关文章和GitHub项目。我简单介绍一下,VNetGAN的输入是原始图像和相应的Mask图像,原始图像经过VNet结构的生层网络生成结果输出图像,将金标准Mask图像和生成网络的输出图像一起输入到分类结构的判别网络前,需要分别额外拼接原始图像,很快就能收敛看到以假乱真的生成图像)和VNet模型。三、生成分割图像效果我对虹膜眼底图像进行血管分割处理,此外我以Unet为baseline,进行了效果对比。
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  • 图像和视频合成生成对抗网络:算法和应用(CS)

    译文:生成对抗网络 (GAN) 框架已成为各种图像和视频合成任务的强大工具,它可以在无条件或输入条件的情况下合成视觉内容。它支持生成高分辨率逼真的图像和视频,这是一项具有挑战性的任务,或者说是仅仅采用以前的方法是不可能实现的。它还引发了在已满足的创造条件下创建了许多新应用程序。在这篇论文中,我们概述了GAN,并重点介绍了视觉合成的算法和应用。我们介绍几种重要的技术来稳定 GAN 训练,这是众所周知的困难。我们还讨论了其在图像转换、图像处理、视频合成和神经渲染方面的应用。
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  • 使用生成式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式对抗网络实现图像去模糊。代码:https:github.comRaphaelMeudecdeblur-gan生成对抗网络在生成对抗网络中,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。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!生成器生成器旨在重现清晰的图像。网络基于ResNet模块。它跟踪应用于原始模糊图像的演变。?DeblurGAN生成网络的结构核心是用于对原始图像进行重新采样的9个ResNet模块。让我们看看Keras的实现。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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  • 生成对抗网络在图像翻译上的应用【附PPT与视频资料】

    在本文中,我们依次介绍了pixel2pixel、cycleGAN、StarGAN、ModularGAN一系列文章,目的是探索GAN在图像翻译任务中的应用。因此图像翻译任务即可以定义为寻找一个合适的变换?使得?。目前,图像翻译任务在图像风格化、超分辨率图像生成、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。目前主流的深度生成模型主要基于生成对抗网络(GANs),它是通过生成器和判别器双方博弈的过程,迭代优化,训练网络。如图1,它采用条件生成对抗网络(CGAN)结构,和原始的生成对抗网络相比, CGAN在生成器的输入和判别器的输入中都加入了条件y。这个y可以是任何类型的数据(可以是类别标签,或者其他类型的数据等)。图1 CGAN基本网络结构图整体的网络结构图如图2所示,其中生成器采用U-Net结构,目的是可以融合图像的底层特征;判别器采用PatchGAN结构,即判别器以类似于卷积核(大小N*N)的方式卷积滑动的穿过整个图像
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  • 从这个玩转图片水印的“神应用”,看懂生成对抗网络的前世今生

    随着水印被广泛地使用,针对水印的各种处理技术也在不断发展,如何有效去除图像上的水印引发了越来越多人的研究兴趣。在《AI技术神应用:这些有“问题”的图片,我们一眼看穿!》这次我们借助生成对抗网络来实现,进一步提升水印去除器的性能,从而达到更为理想的去除效果。最后训练结束我们就可以使用生成器来生成以假乱真的数据。一个直观的生成对抗网络结构如下图所示。?生成对抗网络近些年被大量应用于计算机视觉领域,根据具体应用不同可以分为图像生成和图像转换两种类型的任务。期待未来生成对抗网络在计算机视觉领域给我们带来更多的惊喜。02 生成对抗网络 vs 图像水印上一节中我们介绍了生成对抗网络的核心思想和一些应用,现在我们尝试将生成对抗网络用于图像的水印去除。从可视化的结果可以看出,经过对抗训练后的生成器对水印的去除效果更优。?03 写在最后图像水印去除问题吸引了越来越多人的研究兴趣,本篇文章介绍了如何利用生成对抗网络来实现水印自动去除。
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  • 基于生成对抗网络的反色调映射算法

    在当地时间19日下午的Image Enhancement专题分会场,论文作者宁士钰做了有关深度学习在高动态范围上的应用相关报告,题目为《基于生成对抗正则项的反色调映射网络》(Learning an Inverse在之前相关研究发展的基础上,我们提出来一种全新的反色调映射网络(iTMN)基于生成对抗网络(GAN),网络结构图如下图所示,其生成网络基于U-Net,将LDR图像转换为HDR图像。近年来深度学习发展迅速,最近提出的生成对抗网络在图像处理任务中有着很好的效果,其在图像生成中出色的表现引领了一波浪潮,GAN网络在图像转换中被证明有着很好的效果,而反色调映射也可以被认为是一种特殊的图像转换网络结构本文提出了一种iTMN可以用于将LDR转换为HDR的生成对抗网络,网络结构如之前图所示,生成网络采用U-Net类似结构,这是因为U-Net可以在图像重构的过程中同时使用深层信息和浅层信息一步一步地重建图像除此之外,我们还对网络的参数进行了部分实验,首先,关于是否需要应用生成对抗网络的问题,之前的效果图显示应用生成对抗网络可以得到更好的效果,另外我们对loss的下降趋势进行了评估,发现应用对抗损失函数可以一定程度上加速生成器
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  • 【GAN画花鸟】零样本学习,对抗生成网络从文本描述生成图像

    然而,近年来出现了通用且强大的循环神经网络架构,可以学习判别性的文本特征表征。同时,深度卷积生成对抗网络(GAN)也已经开始生成特定类型的图像,如面孔、专辑封面和房间内饰等,十分引人注目。这种多模态对于生成对抗网络来说是非常自然的应用,其中生成网络被优化以愚弄用于对抗训练的判别器。通过调节生成器和判别器,我们可以自然地为这种现象建模,因为判别网络是一个能够“智能地”自适应的损失函数。我们的模型在训练类别的一个子集上进行了训练,并在训练集和测试集(即零样本从文字合成图像)上展示了其性能。除了鸟和花之外,我们还将模型应用于MSCOCO 数据集中更一般的图像和文本描述上。生成对抗网络(GAN)由发生器 G 和判别器 D 组成,它们在极小化极大算法中竞争:判别器尝试区分将合成图像和真实训练数据区分开来,而生成器试图愚弄判别器。D和G的博弈在V (D,G)上展开:?我们的方法是基于由混合字符级卷积循环神经网络编码的文本特征,训练一种深度卷积生成对抗网络(DC-GAN)。?算法1 我们的训练过程网络架构?
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  • 盘点生成式对抗网络从诞生到出圈的发展史

    前言5年前,生成式对抗网络(GAN)开启了深度学习的革命。这场革命取得了一些重大的技术突破。生成式对抗网络是由Ian Goodfellow等人在论文《生成式对抗网络》中提出的。GAN的诞生 生成式对抗网络简称GAN,是由两个网络构成,一个是生成器网络,一个是鉴别器网络。这两个网络可以是神经网络,从卷积神经网络、递归神经网络到自动编码器。BigGAN这是GANs在图像生成方面的最新发展。谷歌的一名实习生和来自谷歌DeepMind部门的两名研究人员发表了一篇题为《大规模GAN训练用于高保真自然图像合成》的论文。?StackGANStackGANs是由Han Zhang、Tao Xu、Hongsheng Li等人在他们的论文《StackGAN:使用堆叠生成对抗网络的从文本到真实图像的合成》中提出的。Efros在一篇题为“使用周期一致的对抗网络进行不配对的图像到图像的翻译”的论文中提出的。CycleGANs探索了不同的图像到图像转换用例。??
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  • StarGAN:支持多领域图像生成的生成对抗网络实践

    从这个题目可以看出,它与之前的pix2pix等相比,能够支持一生多。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。论文的基本框架如下:?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(GANs )诞生以来的主要技术进展

    其实,直到 2015 年,生成对抗网络还称不上是炙手可热。拉普拉斯金字塔(Laplacian Pyrami)的应用GANs 最重要的应用之一,是生成看起来‘自然’的图像,这要求对生成器的充分训练。Networks》(“深度图像生成模型:在对抗网络应用拉普拉斯金字塔”)改变了这一点。拉普拉斯金字塔结构图像生成示意这产生了一个新概念:有条件生成对抗网络(conditional GAN,CGAN),指的是它有多个输入:低分辨率图片和噪音矢量。在较高层面上,对抗损失使图像看起来更自然;内容损失则保证重建图像与低分辨率原始图像有相似的特点。其中,对抗损失和传统的 GANs 应用类似,创新的是内容损失。
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  • 开源的轻量级生成对抗网络库

    举个例子来说,对于图像分类网络所定义的损失函数来说,一旦网络出现错误的分类结果,比如说把狗标记成了猫,就会得到一个高损失值。GAN(Generative Adversarial Networks,生成对抗网络),在图像生成文本,超分辨率,帮助机器人学会抓握,提供解决方案这些应用上都取得了巨大的进步。我们还附上了一个示范教程,里面提到了高级的API端口怎么样能快速地用你的数据来训练模型。△对抗损失对于图像压缩的效果。顶层是ImageNet数据集里的图,中间那层是传统损失训练出来的图像压缩神经网络压缩和解压后的效果,底层是GAN损失和传统损失一起训练的神经网络效果。△大多文本转语音(TTS)网络产生的过平滑的声谱图TacotronTTS可以有效减少生成音频的人工痕迹,出来的语音更真实自然(具体参考,https:arxiv.orgabs1703.10135)。
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  • 资源 | 生成对抗网络及其变体的论文汇总

    而各类 GAN 的变体也层出不穷,近日机器之心也报道过生成对抗网络的最新进展与论文集,而本文更注重于从 GAN 及其变体的角度对其论文做一个完整的梳理。如果你想了解更多关于 GAN 的信息,可参阅 OpenAI 一篇有关生成模型的博文,或者 Goodfellow 于 NIPS 2016 所做的生成对抗网络主题演讲。Adversarial Networks):http:arxiv.orgabs1702.08431v1CGAN—通过条件生成对抗网络实现多样而自然的图像描述(Towards Diverse and Natural(Invertible Conditional GANs for image editing):https:arxiv.orgabs1611.06355ID-CGAN- 使用条件生成对抗网络的图像 De-rainingby Information Maximizing Generative Adversarial Nets):http:arxiv.orgabs1606.03657v1LR-GAN—LR-GAN:用于图像生成的分层递归生成对抗网络
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  • 深度卷积生成对抗网络的无监督学习,补全人脸合成图像匹敌真实照

    ,使用深度卷积生成对抗网络进行图像补完,取得了非常不错的效果。计算机视觉,尤其是人脸识别、生成这块是最近的热点。Github 用户 saikatbsk 做了一个项目,使用深度卷积生成对抗网络进行图像补完,取得了非常不错的效果。?右上角是原始图像,右下角是系统补完的结果saikatbsk 使用的方法还是借助了生成对抗网络 GAN 的力量。此外, 这位 saikatbsk 还尝试了生成 Pokémon 图像:?DCGAN:深度卷积生成对抗网络的无监督学习从 saikatbsk 的介绍里可以看出,他使用的方法应该借鉴了 DCGAN。经过1个训练阶段后生成的卧室图像论文:深度卷积生成对抗网络的无监督表示学习?摘要近年来,使用卷积神经网络(CNN)进行监督学习在计算机视觉领域得到了广泛的应用。
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  • 生成对抗网络(GAN)的直观介绍

    对于上面这个小故事,抛开里面的假想成分,这几乎就是生成对抗网络(GAN)的工作方式。目前,GAN的大部分应用都是在计算机视觉领域。其中一些应用包括训练半监督分类器,以及从低分辨率对应产生高分辨率图像。 本篇文章对GAN进行了一些介绍,并对图像生成问题进行了实际实践。你可以在你的笔记本电脑上进行演示。 生成对抗网络?生成敌对网络框架GAN是由Goodfellow等人设计的生成模型。在GAN设置中,以神经网络为代表的两个可微函数被锁定在游戏中。这两个参与者(生成器和鉴别器)在这个框架中有不同的角色。这就像是聚会中的安保设置,比将你的假票和这正的门票进行比较,以找到你的设计中存在的缺陷。??我们将一个4层卷积网络用于生成器和鉴别器,进行批量正则化。训练该模型以生成SVHN和MNIST图像。不用多说,让我们深入实施细节,并在我们走的时候多谈谈GAN。我们提出了深度卷积生成对抗网络(DCGAN)的实现。我们的实现使用Tensorflow并遵循DCGAN论文中描述的一些实践。
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  • DCGAN:深度卷积生成对抗网络的无监督学习,补全人脸合成图像匹敌真实照片

    【新智元导读】Github 用户 saikatbsk 最近做了一个项目,使用深度卷积生成对抗网络进行图像补完,取得了非常不错的效果。他表示不久后会将具体方法公布出来。计算机视觉,尤其是人脸识别、生成这块是最近的热点。Github 用户 saikatbsk 做了一个项目,使用深度卷积生成对抗网络进行图像补完,取得了非常不错的效果。?右上角是原始图像,右下角是系统补完的结果 saikatbsk 使用的方法还是借助了生成对抗网络 GAN 的力量。此外, 这位 saikatbsk 还尝试了生成 Pokémon 图像:?DCGAN:深度卷积生成对抗网络的无监督学习 从 saikatbsk 的介绍里可以看出,他使用的方法应该借鉴了 DCGAN。经过1个训练阶段后生成的卧室图像 论文:深度卷积生成对抗网络的无监督表示学习?摘要近年来,使用卷积神经网络(CNN)进行监督学习在计算机视觉领域得到了广泛的应用。
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  • 【干货】Google GAN之父Ian Goodfellow ICCV2017演讲:解读生成对抗网络的原理与应用

    GANs「对抗生成网络之父」Ian Goodfellow 在 ICCV 2017 上的 tutorial 演讲是聊他的代表作生成对抗网络(GANGenerative Adversarial Networks这则消息刚刚宣布没多久,苹果就发表了自己的第一篇论文,题目叫做《通过对抗训练从模拟与无监督图像中学习》,论文描述了如何利用计算机生成的图像而不是真实图像改进算法识别图像能力的训练。基于生成对抗网络(GAN)的方法能够使源域(source-domain)图像看起来就像是来自目标域(target domain)的一样。提出一种方法,可以建立好的图像表示,通过训练对抗生成网络(GAN),并且反复利用生产网络和辨别网络的一部分作为有监督任务的特征提取。即:戴墨镜的男人 - 不戴墨镜的男人 + 不戴墨镜的女人= 戴墨镜的女人?在样本生成这一过程,生成对抗网络实现这些需要多久??
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  • 【干货】IRGAN :生成对抗网络在搜狗图片搜索排序中的应用

    https:zhuanlan.zhihu.comp31373052一:背景2014年,GAN之父Ian Goodfellow在一篇文章《Generative Adversarial Nets》 中提出对抗生成网络比较有名的是在图像上的应用,其中以图生图,任务可以简单理解为通过对真实图像进行学习,让计算机生成逼真的图像。还有的学者试图探索Gan在自然语言处理方面的应用,比如以文生文,即文本生成被应用于chatbot,还有以文生图,以图生文等任务场景。可以看到近几年各大排序模型被相继提出,逐渐形成一个体系,笔者另一篇文章《Learning To Rank 研究与应用》中,主要阐述的就是现代流派中主流的检索排序算法。论文最可贵的是提出的一种排序对抗思想,即将经典流派与现代流派相结合。特别提示-GAN资料下载:请关注专知公众号后台回复“GAN” 就可以获取资料下载链接~
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