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  • Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network论文翻译——中英文对照

    To achieve this, we propose a perceptual loss function which consists of an adversarial loss and a contentloss component as:lSR=lXSR⏟content loss+10−3lGenSR⏟adversarial loss⏟perceptual loss(for VGG based contentfor the content loss lXSRl^{SR}_XlXSR​ and the adversarial loss lGenSRl^{SR}_{Gen}lGenSR​.2.2.{10^{-3}l^{SR}_{Gen}}_{adversarial loss}}_{perceptual loss(for VGG based content loss)} tag{3}lSR=perceptualloss(for VGG based content loss)content losslXSR​​​+adversarial loss10−3lGenSR​​​​​(3)接下来我们描述内容损失lXSRl
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  • 对抗网络用于人脸转正--Beyond Face Rotation

    对抗网络:Generative Adversarial Network (GAN) GAN 在深度学习和计算机视觉中的影响很大,它主要可以估计目标分布,产生新的图像样本。global pathway 用于生产人脸大的结构,缺少细节,输入完整的侧脸图像输出完整的模糊的正脸图像这里我们主要定义了四个损失函数 Synthesis Loss Function3.2.1 Pixel-wiseLoss facilitate multi-scale image content consistency。图像内容的一致性 对哪里进行Pixel-wise Loss了?3.2.3 Adversarial Loss 防止生产的图像模糊3.2.4 Identity Preserving Loss 保证生产的图像是同一个人的,这样生产的图像可以用于人脸识别。
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  • perceptual loss(感知loss)介绍,解释做到详细

    Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network论文下载地址?图1.图像的超分辨率也用了perceptual loss?图像超分辨率的loss    原代价函数使重建结果有较高的信噪比PSNR,但是缺少了高频信息,出现过度平滑的纹理。图像风格转移元老级文章 ----perceptual loss是是如何做的?   转移网络内容的特征重建loss,φj(y)是y的第j层输出特征层? 转移网络风格的特征重建loss,φj(x)是x的第j层输出特征层 损失网络有什么优点?   为什么用perceptual loss收敛速度快?    回传导数时,相比于MSE对pixel与pixel之间的差异, 回传分布更具有普适性。
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  • GAN应用情况调研

    对于一批N张图像,G的loss定义为 ?其中,?包含两部分:content loss和adversarial loss。G的loss包含content loss部分,因此G并非完全的非监督,它也用到了监督信息:它强制要求生成图像提取的特征与真实图像提取的特征要匹配,文中用到的特征提取网络为VGG,content loss而adversarial loss就是我们常见的GAN loss: ?文中采用的?为: ?文献的实验效果如下图所示,可以看出,SRGAN效果比其他方法要好,生成的图像模糊程度更低。为了能让generator产生的图像逼近真实的目标图像,generator的loss还包含目标图像匹配度的惩罚项,采用L1范数,generator的loss设计如下:?其中,y即为真实的目标图像。Loss-Sensitive Generative Adversarial Networks onLipschitz Densities. arXiv preprint arXiv:1701.06264
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  • Generative Adversarial Networks

    Generative Adversarial Networks上一篇讲述了VAEs(变分自编码器),那么这次继续学习一下另一个生成模型——GANs。Dmodel.h5) #损失值cross_entropy = tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True)def discriminator_loss(real_output, fake_output): real_loss = cross_entropy(tf.ones_like(real_output), real_output) fake_loss= cross_entropy(tf.zeros_like(fake_output), fake_output) total_loss = real_loss + fake_loss return total_loss= generator_loss(fake_output) disc_loss = discriminator_loss(real_output, fake_output) gradients_of_generator
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  • 为什么说GAN很快就要替代现有摄影技术了?

    function 82adversarial_loss = torch.nn.BCELoss() 83 84# Initialize generator and discriminator 85generatorGenerator() 86discriminator = Discriminator() 87 88if cuda: 89 generator.cuda() 90 discriminator.cuda() 91 adversarial_loss.cudameasures generators ability to fool the discriminator136 g_loss = adversarial_loss(discriminator(gen_imgs= adversarial_loss(discriminator(real_imgs), valid)149 fake_loss = adversarial_loss(discriminator(gen_imgs.detach()), fake)150 d_loss = (real_loss + fake_loss) 2151152 d_loss.backward()153 optimizer_D.step()154155
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  • 弱监督语义分割--Object Region Mining with Adversarial Erasing

    Object Region Mining with Adversarial Erasing: A Simple Classification to Semantic Segmentation Approach我们的算法主要包括两个部分: adversarial erasing(AE) 和 online prohibitive segmentation learning (PSL) 先来说说 adversarialPSL uses the squared loss as the optimization objective for the classification branch, whose produced
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    is convolutional layer, R is ReLU layer, T is fractionally-strided convolution layer这里我们参考了 GANs, 将 adversarialloss 引入进来。improve the quality of density maps by minimizing a weighted combination of pixel-wise Euclidean lossand adversarial loss. ?
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  • 谷歌开源的 GAN 库--TFGAN

    具体查看论文“Generative Adversarial Networks”。具体可以看论文“Conditional Generative Adversarial Nets”。= tf.norm(gan_model.real_data - gan_model.generated_data, ord=1) # 结合两个 lossgan_loss = tfgan.losses.combine_adversarial_loss具体细节看论文“Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks”。- gan_model.generated_data, ord=1) # 结合两个 lossgan_loss = tfgan.losses.combine_adversarial_loss( gan_loss
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  • 想不想让你拍的照片秒变宫崎骏风格漫画,一起来看看CartoonGAN

    论文:CartoonGAN: Generative Adversarial Networks for Photo Cartoonization 会议:CVPR2018想不想让你拍出来的图片,秒变漫画风,,另一种是促进漫画边缘清晰的对抗Loss。损失函数(1)Adversarial loss Ladv(G,D):目标:通过使得判别器能够识别弱边缘的图片,从而通过对抗训练,促进生成图片边缘清晰。(2) Content Loss:目标:确保图片风格转换的同时,内容不变,一辆生活中的大Bus不会变成漫画中的一辆car!在CartoonGAN中,采用了预训练的VGG网络中的高级特征定义Content,利用L1 Loss保证,图片内容不变。?
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    NetworksAbstractThe Super-Resolution Generative Adversarial Network (SR-GAN) is a seminal work thatloss and perceptual loss, and improve each of them to derive an Enhanced SRGAN (ESRGAN).propose SRGAN model that uses perceptual loss and adversarial loss to favor outputs residing on the manifold, we develop a more suitable perceptual loss for SR–MINC loss.Another method is to tune the weights of content loss and adversarial loss, i.e., the parameter λlambdaλ
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  • 生成对抗网络GAN系列(六)--- CycleGAN---文末附代码

    Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks---文末附代码Jun-Yan Zhu Taesung①所以Adversarial Loss有两部分,因为是要对两个D和G进行优化:?②另外还有一个Cycle Consistency Loss,这个说直白一点,就是希望:从X生成Y’再重新生成的X’,能够接近X:?此过程得到的称为forward cycleloss?在作者给的代码中,还加入了一个identity loss!!!也有两部分:详细点说:本来我要从X经过G生成fake_Y,但如果我把Y输入进G呢?L1-loss,也是作为identity-loss的一部分所以总得来说,可以参考如下图:??
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    腾讯GPU 云服务器是提供 GPU 算力的弹性计算服务,具有超强的并行计算能力,作为 IaaS 层的尖兵利器,服务于深度学习训练、科学计算、图形图像处理、视频编解码等场景……
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    腾讯云容器服务(Tencent Kubernetes Engine ,TKE)基于原生kubernetes提供以容器为核心的、高度可扩展的高性能容器管理服务。腾讯云容器服务完全兼容原生 kubernetes API ,扩展了腾讯云的云硬盘、负载均衡等 kubernetes 插件,为容器化的应用提供高效部署、资源调度、服务发现和动态伸缩等一系列完整功能,解决用户开发、测试及运维过程的环境一致性问题,提高了大规模容器集群管理的便捷性,帮助用户降低成本,提高效率。容器服务提供免费使用,涉及的其他云产品另外单独计费。
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