这里简短地谈一下如题的三篇论文: 参考:https://blog.csdn.net/gdymind/article/details/82696481 (1)pix2pix:从一张图片生成另一张图片 pipeline如下,其中generator为U-net: (2)Cycle GAN:pix2pix需要成对图片训练,CycleGAN解决了这个问题,可以不成对,但要同类! pipeline如下: (3)pix2pix HD 参考:https://www.jianshu.com/p/eb29a264c…

原文文献 Social BiGAT : Kosaraju V, Sadeghian A, Martín-Martín R, et al. Social-BiGAT: Multimodal Trajectory Forecasting using Bicycle-GAN and Graph Attention Networks[C]//Advances in Neural Information Processing Systems. 2019: 137-146. Cycle GAN : Zhu…

同步自我的知乎专栏:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27199954 作为一名久经片场的老司机,早就想写一些探讨驾驶技术的文章.这篇就介绍利用生成式对抗网络(GAN)的两个基本驾驶技能: 1) 去除(爱情)动作片中的马赛克 2) 给(爱情)动作片中的女孩穿(tuo)衣服 生成式模型 上一篇<用GAN生成二维样本的小例子>中已经简单介绍了GAN,这篇再简要回顾一下生成式模型,算是补全一个来龙去脉. 生成模型就是能够产生指定分布数据的模型,常见的生成式模型一般都会有一个用…

GAN:通过 将 样本 特征 化 以后, 告诉 模型 哪些 样本 是 黑 哪些 是 白, 模型 通过 训练 后, 理解 了 黑白 样本 的 区别, 再输入 测试 样本 时, 模型 就可以 根据 以往 的 经验 判断 是 黑 还是 白. 与 这些 分类 的 算法 不同, GAN 的 基本 原理 是, 有两 个 相生相克 的 模型 Generator 和 Discriminator,Generator 随机 生成 样本, Discriminator 将 真实 样本 标记 为 Real, 将 Gene…

GAN Theory Modifyingthe Optimization of GAN 题目 内容 GAN   DCGAN   WGAN   Least-square GAN   Loss Sensitive GAN   Energy-based GAN   Boundary-seeking GAN   Unroll GAN   Different Structure from the Original GAN 题目 内容 Conditional GAN   Semi-supervised GA…

https://www.bilibili.com/video/av9770302/?p=16 从之前讲的basic gan延伸到unified framework,到WGAN 再到通过WGAN进行Generation和Transformation 复习一下GAN, 首先我们有一个目标,target分布,Pdata, 蓝色部分表示Pdata高,即从这部分取出的x都是符合预期的,比如这里的头像图片 GAN的目的就是训练一个generator nn,让它的输出尽量接近Pdata分布 generator…

Improving Supervised Seq-to-seq Model 有监督的 seq2seq ,比如机器翻译.聊天机器人.语音辨识之类的 . 而 generator 其实就是典型的 seq2seq model ,可以把 GAN 应用到这个任务中. RL(human feedback) 训练目标是,最大化 expected reward.很大的不同是,并没有事先给定的 label,而是人类来判断,生成的 x 好还是不好.   简单介绍一下 policy gradient.更新 encode…

https://github.com/wchen342/SketchyGAN Abstract 从人体草图中合成逼真的图像是计算机图形学和视觉学中的一个具有挑战性的课题.现有的方法要么需要精确的边缘图,要么依赖于检索现有的照片.在这项工作中,我们提出了一种新颖的生成对抗网络(GAN)方法,它综合了包括摩托车.马和沙发在内的50个类别的可信图像.我们展示了一种完全自动化的草图数据扩充技术,并说明扩充的数据对我们的任务是有帮助的.提出了一种既适用于生成器又适用于判别器的新型网络结构块,通过注入多尺度…

安装 Anaconda3 Tensorflow-cpu python3tensorflow 1.4.1+opencv3, protobuf, python3-tk =========================================================(flappbird) luo@luo-ThinkPad-W540:OpenPose$ (flappbird) luo@luo-ThinkPad-W540:OpenPose$ git clone https://www.g…

1. Basic idea 基本任务:要得到一个generator,能够模拟想要的数据分布.(一个低维向量到一个高维向量的映射) discriminator就像是一个score function. 如果想让generator生成想要的目标数据,就把这些真实数据作为discriminator的输入,discriminator的另一部分输入就是generator生成的数据. 1. 初始化generator和discriminator. 2. 迭代: 固定generator的参数,更新discrimi…

转载请注明出处: https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/9175281.html 论文: Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks https://arxiv.org/pdf/1611.07004v1.pdf 代码: 官方project:https://phillipi.github.io/pix2pix/ 官方torch代码:https://github.com/ph…

本文来自<Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks>,是Phillip Isola与朱俊彦等人的作品,时间线为2016年11月. 作者调研了条件对抗网络,将其作为一种通用的解决image-to-image变换方法.这些网络不止用来学习从输入图像到输出图像的映射,同时学习一个loss函数去训练这个映射.这让传统需要各种不同loss函数的问题变成了可以采用统一方法来解决成为可能.作者发现这种方法在基于标签map…

https://github.com/sunshineatnoon/Paper-Implementations…

源码地址:https://github.com/mrzhu-cool/pix2pix-pytorch 相比于朱俊彦的版本,这一版更加简单易读 训练的代码在train.py,开头依然是很多代码的共同三板斧,加载参数,加载数据,加载模型 命令行参数 # Training settings parser = argparse.ArgumentParser(description='pix2pix-pytorch-implementation') parser.add_argument('--datas…

深入浅出 GAN·原理篇文字版(完整)|干货 from:http://baijiahao.baidu.com/s?id=1568663805038898&wfr=spider&for=pc 百家号17-05-2902:02 导语 这次的内容主要是想梳理 GAN 从 NIPS 2014 被提出,到 2017年5月,都有哪些重要的从原理和方法上的重要研究.一共覆盖了25篇重要论文(论文列表见本文最下方). 引言:GAN的惊艳应用 首先来看看 GAN 现在能做到哪些惊艳的事呢? GAN 可以被用…

1. 从纳什均衡(Nash equilibrium)说起 我们先来看看纳什均衡的经济学定义: 所谓纳什均衡,指的是参与人的这样一种策略组合,在该策略组合上,任何参与人单独改变策略都不会得到好处.换句话说,如果在一个策略组合上,当所有其他人都不改变策略时,没有人会改变自己的策略,则该策略组合就是一个纳什均衡. B站上有一个关于”海滩2个兄弟卖雪糕“形成纳什均衡的视频,讲的很生动. 不管系统中的双方一开始处于什么样的状态,只要系统中参与竞争的个体都是”理性经济人“,即每个人在考虑其他人的可能动作的基…

本文转自: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5MDMwMTIyNQ==&mid=2649290778&idx=1&sn=9816b862e167c4792f4251c199fcae16&chksm=8811ee5cbf66674a54e87bc3cef4937da6e5aac7599807754731ab777d359b219ac6de97616e&mpshare=1&scene=2&srcid=0219a2e…

from:https://www.sohu.com/a/159976204_717210 GAN 从 2014 年诞生以来发展的是相当火热,比较著名的 GAN 的应用有 Pix2Pix.CycleGAN 等.本篇文章主要是让初学者通过代码了解 GAN 的结构和运作机制,对理论细节不做过多介绍.我们还是采用 MNIST 手写数据集(不得不说这个数据集对于新手来说非常好用)来作为我们的训练数据,我们将构建一个简单的 GAN 来进行手写数字图像的生成. 认识 GAN GAN 主要包括了两个部分,即生成…

GAN: https://www.cnblogs.com/kk17/p/10046884.html WGAN: https://www.cnblogs.com/Allen-rg/p/10305125.html https://www.jianshu.com/p/f1462c489a63 InfoGAN: https://www.jianshu.com/p/1b84adec15e7 https://blog.csdn.net/Soheyi/article/details/84712372 http…

注:本文来自机器之心的PaperWeekly系列:万字综述之生成对抗网络(GAN),如有侵权,请联系删除,谢谢! 前阵子学习 GAN 的过程发现现在的 GAN 综述文章大都是 2016 年 Ian Goodfellow 或者自动化所王飞跃老师那篇.可是在深度学习,GAN领域,其进展都是以月来计算的,感觉那两篇综述有些老了.最近发现有一篇最新的 GAN 综述论文(How Generative Adversarial Networks and Their Variants Work: An Over…

https://juejin.im/post/5d3fb44e6fb9a06b2e3ccd4e 生成对抗网络(GAN)是生成模型的一种神经网络架构. 生成模型指在现存样本的基础上,使用模型来生成新案例,比如,基于现存的照片集生成一组与其相似却有细微差异的新照片. GAN是使用两个神经网络模型训练而成的一种生成模型.其中一个称为"生成器"或"生成网络"模型,可学习生成新的可用案例.另一个称为"判别器"或"判别网络",可学习判别生…

本文转载自:魔图互联.欢迎访问网站查看详细教程:Tensorflow(pytorch)系列教程 生成对抗网络是深度学习中最有趣和最受欢迎的应用之一.本文将列出 10 篇关于 GAN 的论文,这些论文详细介绍了 GAN,以及了解最新技术的基础. 目录: DCGAN Improved Techniques for Training GANs Conditional GANs Progressively Growing GANs BigGAN StyleGAN CycleGAN Pix2Pix Sta…

来源:https://en.wikipedia.org/wiki/Edmond_de_Belamy 五年前,Generative Adversarial Networks(GANs)在深度学习领域掀起了一场革命.这场革命产生了一些重大的技术突破.Ian Goodfellow等人在"Generative Adversarial Networks"中提出了生成对抗网络.学术界和工业界都开始接受并欢迎GAN的到来.GAN的崛起不可避免. 首先,GAN最厉害的地方是它的学习性质是无监督的.GA…

目录 相关背景 主要内容 MSMT17 Person Transfer GAN(PTGAN) 总结 注:原创不易,转载请务必注明原作者和出处,感谢支持! 相关背景 行人再识别(Person Re-identification, Person ReID)是指给定一个行人的图片/视频(probe),然后从一个监控网络所拍摄的图片/视频(gallery)库中识别出该行人的这个一个过程.其可以看做是一个基于内容的图像检索(CBIR)的一个子问题. 论文题目:Person Transfer GAN to…

Awesome GAN for Medical Imaging 2018-08-10 09:32:43 This blog is copied from: https://github.com/xinario/awesome-gan-for-medical-imaging A curated list of awesome GAN resources in medical imaging, inspired by the other awesome-* initiatives. For a co…

Linked List Cycle II Given a linked list, return the node where the cycle begins. If there is no cycle, return null. Follow up:Can you solve it without using extra space? SOLUTION 1: 1. 先用快慢指针判断是不是存在环. 2. 再把slow放回Start处,一起移动,直到二个节点相遇,就是交点.…

UVA11090 Going in Cycle!! 二分答案,用spfa判负环. 注意格式:图不一定连通. 复杂度$O(nmlog(maxw-minw))$ #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<queue> #include<cmath> #define re register using namespace std; typedef double db;…

[说在前面]本人博客新手一枚,象牙塔的老白,职业场的小白.以下内容仅为个人见解,欢迎批评指正,不喜勿喷![握手][握手] [再啰嗦一下]本文衔接上一个随笔:人工智能中小样本问题相关的系列模型演变及学习笔记(一):元学习.小样本学习 三.生成对抗网络 GAN 综述 说到小样本学习,就想说比较时髦的生成对抗网络GAN.别误会,生成对抗网络并不是只针对小样本生成,还有很多别的丰富应用. 1. GAN GANs是一种结构化的概率模型,由两个对立的模型组成:生成模型(G)用于捕获数据分布,判别模型(D)用…

在使用JSONObject.fromObject的时候,出现“There is a cycle in the hierarchy”异常.   意思是出现了死循环,也就是Model之间有循环包含关系:   解决办法:   使用setCycleDetectionStrategy防止自包含   代码: JsonConfig jsonConfig=new JsonConfig();  jsonConfig.setIgnoreDefaultExcludes(false);    jsonConfig.se…

元素轮播效果是页面中经常会使用的一种效果.这个例子实现了通过元素的隐藏和显示来表现轮播效果.效果比较简单. 效果图如下: 源代码如下: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" Content="text/html; charset=utf-8;"> <title> cycle demo </title> <…