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通过推测语义布局,层级形式文本到图像的合成《Inferring Semantic Layout for Hierarchical Text-to-image Synthesis》一、从文本来推断语义布

A.image生成器模型     下面讲一下image generator 的网络架构。...网络是基于Image-to-image translation with conditional adversarial networks.这篇论文的改进。 图17....Photographic Image Synthesis with Cascaded Refinement Networks 图18. cascased decoder 的效果,震惊脸!!...因为cascaded 网络可以增加布局结构的条件从而产生更好的目标边界。判别器就如图17所示,同样在下采样的过程中加入了mask。...B. image 生成器的训练 对抗生成网络-文字到图片的合成Generative Adversarial Text to Image Synthesis ,之前的一篇论文所提到的loss方法,判别器中的输入对除了有对生成图质量的考量

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【ICCV 13大不可错过的有趣项目】实时任意风格迁移、手机照片背景模糊……

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CVPR2018 目标检测算法总览(最新的目标检测论文)

1、Cascaded RCNN 论文:Cascade R-CNN Delving into High Quality Object Detection 论文链接:https://arxiv.org/...Cascaded RCNN通过级联几个检测网络达到不断优化预测结果的目的,与普通级联不同的是,cascade R-CNN的几个检测网络是基于不同IOU阈值确定的正负样本上训练得到的,前一个检测模型的输出作为后一个检测模型的输入...2、Relation Networks for Object Detection 论文:Relation Networks for Object Detection 论文链接:https://arxiv.org...3、RefineDet 论文:Single-Shot Refinement Neural Network for Object Detection 论文链接:https://arxiv.org/abs...因此,这篇文章针对前面提到的问题,提出一种新的训练模型的方式:Scale Normalization for Image Pyramids (SNIP),该算法主要包含两个改进点:1、为了减少前面所提到的

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