MUNIT：Multimodal Unsupervised Image-to-Image Translation - 1 - 论文学习，不成对数据

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MUNIT：Multimodal Unsupervised Image-to-Image Translation - 1 - 论文学习，不成对数据

摘要:无监督图像转换是计算机视觉领域中一个重要而又具有挑战性的问题.给定源域中的一幅图像,目标是学习目标域中对应图像的条件分布,而不需要看到任何对应图像对的例子.虽然这种条件分布本质上是多模态的,但现有的方法做了过度简化的假设,将其建模为确定性的一对一映射.因此,它们无法从给定的源域映像生成不同的输出.为了解决这一局限性,我们提出了一个多模态无监督图像到图像的转换(MUNIT)框架.我们假设可以将图像表示分解为域不变的内容代码和捕获特定域属性的样式代码.为了将图像转换到另一个域,我们将其内容代码…

BicycleGAN: Toward Multimodal Image-to-Image Translation - 1 - 论文学习，成对数据

Abstract 许多图像到图像的翻译问题是有歧义的,因为一个输入图像可能对应多个可能的输出.在这项工作中,我们的目标是在一个条件生成模型设置中建立可能的输出分布.将模糊度提取到一个低维潜在向量中,在测试时随机采样.生成器学习将给定的输入与此潜在编码映射到输出.我们明确地鼓励输出和潜在编码之间的连接是可逆的.这有助于防止训练期间从潜在编码到输出的多对一映射也称为模式崩溃问题,并产生更多样化的结果.我们通过使用不同的训练目标.网络架构和注入潜在编码的方法来探索此方法的几个变体.我们提出的方法鼓励了…

《StarGAN: Unified Generative Adversarial Networks for Multi-Domain Image-to-Image Translation》论文笔记

---恢复内容开始--- Motivation 使用单组的生成器G和判别训练图片在多个不同的图片域中进行转换效果确实很逆天,难怪连Good Fellow都亲手给本文点赞 Introduction 论述了Image translating的概念,GAN极大地提升了该领域的生成质量.具体到头像生成任务,作者定义attribute为图片特征(feature),如haircolor,age,gender等:domain被定义为一系列共享了某个属性的图片,如女性图片和男性图片分属不同的domain.该…

StarGAN: Unified Generative Adversarial Networks for Multi-Domain Image-to-Image Translation - 1 - 多个域间的图像翻译论文学习

Abstract 最近在两个领域上的图像翻译研究取得了显著的成果.但是在处理多于两个领域的问题上,现存的方法在尺度和鲁棒性上还是有所欠缺,因为需要为每个图像域对单独训练不同的模型.为了解决该问题,我们提出了StarGAN方法,这是一个新型的可扩展的方法,能够仅使用一个单一模型就实现多领域的图像翻译.StarGAN这样的统一模型的结构允许在单个网络上同时训练带有不同领域的多个数据集.这使得StarGAN的翻译图像质量优于现有的模型,并具有将输入图像灵活地翻译到任意目标域的新能力.通过实验,验证了该…

热点 | 四月最佳Github项目库与最有趣Reddit热点讨论

来源:Analytics Vidhya 编译:磐石 [磐创AI导读]:Github是全球最大的开源代码社区,Reddit是最受大家欢迎的热点讨论交流平台.接下来磐创AI将为大家带来四月份Github最佳项目库介绍与Reddit热点评论一览. 目录介绍 Github月度最佳项目库 Reddit热点讨论介绍对于数据科学和机器学习,GitHub和Reddit也许是两个最受欢迎的平台.前者是在代码和项目之间共享和协作的绝佳工具,而后者则是与全球数据科学爱好者交流互动的最佳平台之一. 在4月份,有一…

unsupervised learning: clustering介绍

unsupervised learning 上面是监督学习与无监督学习的比较,监督学习的training set是一组带label(y)的训练集,而无监督学习不带有label(y). 上图中的监督学习求出决策线,用来区别正负样本点: clustering是unsupervised learning算法的一种,用来确定数据内部的结构. clustering算法的一些应用对客户进行分组clustering来有针对性的营销: 对社交网络(如facebook等)进行分析,找出朋友圈: 利用cluste…

论文解读（SUGRL）《Simple Unsupervised Graph Representation Learning》

Paper Information Title:Simple Unsupervised Graph Representation LearningAuthors: Yujie Mo.Liang Peng.Jie Xu, Xiaoshuang Shi.Xiaofeng ZhuSources:2022 AAAIPaper:downloadCode:download Abstract 作者提出了一种简单的无监督图表示学习方法来进行有效和高效的对比学习.具体而言,通过构造多重损失探索结构信息与邻域信息之…