【文献阅读报告 - Social GAN: Socially Acceptable Trajectories with Generative Adversarial Networks】的更多相关文章

文献阅读报告 - Social GAN: Socially Acceptable Trajectories with Generative Adversarial Networks

paper:Gupta A , Johnson J , Fei-Fei L , et al. Social GAN: Socially Acceptable Trajectories with Generative Adversarial Networks[J]. 2018. code:https://github.com/agrimgupta92/sgan 概览 文章提出了一种采用GAN架构进行训练的轨迹预测模型,Generator由Encoder-Decoder结构组成,Discrimina…

Social GAN: Socially Acceptable Trajectories with Generative Adversarial Networks

Social GAN: Socially Acceptable Trajectories with Generative Adversarial Networks 2019-06-01 09:52:46 Paper: http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Gupta_Social_GAN_Socially_CVPR_2018_paper.pdf Code: https://github.com/agrimgupta92/sga…

文献阅读报告 - Social Ways: Learning Multi-Modal Distributions of Pedestrian Trajectories with GANs

文献引用 Amirian J, Hayet J B, Pettre J. Social Ways: Learning Multi-Modal Distributions of Pedestrian Trajectories with GANs[J]. 2019. 文章是继Social LSTM.Social GAN模型后的进一步提升,在理想的监控俯瞰数据库ETH.UCY上进行数据的预测.重点贡献有: 引入了注意力机制使模型自主分配对交互信息的关注. 舍弃了L2代价函数,引入基于互信息的Infor…

文献阅读报告 - Social BiGAT + Cycle GAN

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…

文献阅读报告 - Social LSTM:Human Trajectory Prediction in Crowded Spaces

概览 简述 文献所提出的模型旨在解决交通中行人的轨迹预测(pedestrian trajectory prediction)问题,特别是在拥挤环境中--人与人交互(interaction)行为常有发生的地方. 文献构建的数据驱动模型,利用在序列预测上表现突出的LSTM模型以行人为单位进行轨迹预测,同时为了解决多个行人的LSTMs之间无法捕捉行人空间中交互的问题,模型在LSTMs每一步运行之间加入了"Social"池化层,池化层将整合其他行人的隐藏状态(Hidden State),并作为…

【文献阅读】Perceptual Generative Adversarial Networks for Small Object Detection –CVPR-2017

Perceptual Generative Adversarial Networks for Small Object Detection 2017CVPR 新鲜出炉的paper,这是针对small object detection的一篇文章,采用PGAN来提升small object detection任务的performance. 最近也没做object detection,只是别人推荐了这篇paper,看了摘要觉得通俗易懂就往下看了...最后发现还是没怎么搞懂,只是明白PGAN的模型.如果…

生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）初探

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…

论文解读（GAN）《Generative Adversarial Networks》

Paper Information Title:<Generative Adversarial Networks>Authors:Ian J. Goodfellow, Jean Pouget-Abadie, M. Mirza, Bing Xu, David Warde-Farley, Sherjil Ozair, Aaron C. Courville, Yoshua BengioSources:2014, NIPSOther:26700 Citations, 41 ReferencesCode…

Generative Adversarial Networks,gan论文的畅想

前天看完Generative Adversarial Networks的论文,不知道有什么用处,总想着机器生成的数据会有机器的局限性,所以百度看了一些别人 的看法和观点,可能我是机器学习小白吧,看完之后感触还挺多的,我们可以gan: 1.生成一个图片.诗词,比如中国山水画.假设给一个命题‘思乡’,让机器人和一个诗人.画家在比赛,然后对比画的是什么 2.用在nlp,可以搞一个在线学习的机器人,每天去听别人讲话,同时自己尝试声成对话,这样不断优化机器人的口音之类的, 这样,有一天它还真的讲话和人类一…

生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）

  生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GAN)是一种深度学习模型,是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的学习方法之一.   GAN 主要包括了两个部分,即生成器 generator 与判别器 discriminator.生成器主要用来学习真实图像分布从而让自身生成的图像更加真实,以骗过判别器.判别器则需要对接收的图片进行真假判别.在整个过程中,生成器努力地让生成的图像更加真实,而判别器则努力地去识别出图像的真假,这个过程相当于一个二人博弈,随着时间的…

CIAGAN: Conditional Identity Anonymization Generative Adversarial Networks阅读笔记

CIAGAN: Conditional Identity Anonymization Generative Adversarial Networks 2020 CVPR 2005.09544.pdf (arxiv.org) (个人理解,欢迎指正错误)   Introduction 隐私:整个人脸 可用性:是看起来自然的人 文章去除真实人脸的同时生成了高质量的假人脸,可用于支持跟踪.检测等计算机视觉任务.与先前工作相比,本文的创新处在于可以在一定程度上控制人脸匿名效果,依据给定的身份参照指导假人脸…

《MuseGAN: Multi-track Sequential Generative Adversarial Networks for Symbolic Music Generation and Accompaniment》论文阅读笔记

出处:2018 AAAI SourceCode:https://github.com/salu133445/musegan abstract: (写得不错 值得借鉴)重点阐述了生成音乐和生成图片,视频及语音的不同.首先音乐是基于时间序列的:其次音符在和弦.琶音(arpeggios).旋律.复音等规则的控制之下的:同时一首歌曲是多track的.总之不能简单堆叠音符.本文基于GAN提出了三种模型来生成音乐:jamming model, the composer model and the hybri…

GAN（Generative Adversarial Networks） 初步

1. Generator vs. Discriminator 首先需要指出的是生成式模型(generative models)和判别式模型(discriminative models)的区别: discriminative models:根据训练样本直接学习 p(y|x) generative models:首先学习特征向量与标签的联合概率分布 p(x,y),再通过贝叶斯规则,转换为 p(y|x) 然后,我们来看GAN整体框架图,从整体上把握GAN的模型设计: GAN 的核心思路在于其模型使用了…

文献阅读报告 - Situation-Aware Pedestrian Trajectory Prediction with Spatio-Temporal Attention Model

目录 概览 描述:模型基于LSTM神经网络提出新型的Spatio-Temporal Graph(时空图),旨在实现在拥挤的环境下,通过将行人-行人,行人-静态物品两类交互纳入考虑,对行人的轨迹做出预测. 训练与测试数据库 数据库:ETH Walking Pedestrian & UCY Students and Zara 数据:请参见https://www.cnblogs.com/sinoyou/p/11227348.html QUESTION 数据库ETH和UCY中均只提供行人的轨迹坐标信息,…

文献阅读报告 - 3DOF Pedestrian Trajectory Prediction

文献 Sun L , Yan Z , Mellado S M , et al. 3DOF Pedestrian Trajectory Prediction Learned from Long-Term Autonomous Mobile Robot Deployment Data[J]. 2017. 概览 文章所提出的模型基于LSTM框架,旨在预测行人的姿态信息(位置坐标和朝向).就模型本身而言,其结构基本与Vanilla LSTM保持一致,不具有共享LSTMs信息的池化层结构,但数据有所改变:…

文献阅读报告 - Move, Attend and Predict

Citation Al-Molegi A , Martínez-Ballesté, Antoni, Jabreel M . Move, Attend and Predict: An Attention-based Neural Model for People's Movement Prediction[J]. Pattern Recognition Letters, 2018:S016786551830182X. 概览 本文与之前所阅读的几篇轨迹预测文章不同,从实质上说,前面的轨迹预测是回归问…

文献阅读报告 - Pedestrian Trajectory Prediction With Learning-based Approaches A Comparative Study

概述 本文献是一篇文献综述,以自动驾驶载具对外围物体行动轨迹的预测为切入点,介绍了基于运动学(kinematics-based)和基于机器学习(learning-based)的两大类预测方法. 并选择了基于机器学习的六种具体方法(GP.LSTM.GP-LSTM.Character-based LSTM.Seq2Seq.Seq2Seq with Attention)做量化对比性研究,利用增强的行人过/停马路的数据,使用轨迹平均误差和终点误差作为衡量标准,最终结果显示,常规Seq2Seq模型(Van…

文献阅读报告 - Context-Based Cyclist Path Prediction using RNN

原文引用 Pool, Ewoud & Kooij, Julian & Gavrila, Dariu. (2019). Context-based cyclist path prediction using Recurrent Neural Networks. 824-830. 10.1109/IVS.2019.8813889. 概览 前段时间读了几篇有关轨迹预测的文章,这些文章大多在鸟瞰监控视角下,以提升准确性.多样性和合理性为目的,提出对各情景通用的轨迹预测模型.今天这篇文章则有所不同,…

《Eye In-Painting with Exemplar Generative Adversarial Networks》论文阅读笔记

Abstract 基于conditional GAN使用隐藏在reference image中的exemplar information生成high-quality,personalized in-painting results:ExGANs,实验样例为睁眼闭眼.同时提出一个新的benchmard dataset 总体思路 reference-based in-painting 利用一组成对训练集$X_i$和$r_i$来进行GAN的对抗训练,其中$r_i$是作为X的inference imag…

Generative Adversarial Nets[Wasserstein GAN]

本文来自<Wasserstein GAN>,时间线为2017年1月,本文可以算得上是GAN发展的一个里程碑文献了,其解决了以往GAN训练困难,结果不稳定等问题. 1 引言 本文主要思考的是半监督学习.当我们说学习概率分布,典型的思维是学习一个概率密度.这通常是通过定义一个概率密度的参数化族\((P_{\theta})_{\theta\in R^d}\),然后基于样本最大似然:如果当前有真实样本\(\{x^{(i)}\}_{i=1}^m\),那么是问题转换成: \[\underset{\thet…

Generative Adversarial Nets(原生GAN学习)

学习总结于国立台湾大学 :李宏毅老师 Author: Ian Goodfellow • Paper: https://arxiv.org/abs/1701.00160 • Video: https://channel9.msdn.com/Events/Neural-Information-Processing-Systems-Conference/Neural-Information-Processing-Systems-Conference-NIPS-2016/Generative-Adver…

GAN（Generative Adversarial Nets）的发展

GAN(Generative Adversarial Nets),产生式对抗网络 存在问题: 1.无法表示数据分布 2.速度慢 3.resolution太小,大了无语义信息 4.无reference 5.intend to generate same image 6.梯度消失 论文摘要: 1.Goodfellow, Ian, et al. "Generative adversarial nets." Advances in Neural Information Processing S…

【神经网络与深度学习】生成式对抗网络GAN研究进展（五）——Deep Convolutional Generative Adversarial Nerworks，DCGAN

[前言]      本文首先介绍生成式模型,然后着重梳理生成式模型(Generative Models)中生成对抗网络(Generative Adversarial Network)的研究与发展.作者按照GAN主干论文.GAN应用性论文.GAN相关论文分类整理了45篇近两年的论文,着重梳理了主干论文之间的联系与区别,揭示生成式对抗网络的研究脉络. 本文涉及的论文有: Goodfellow Ian, Pouget-Abadie J, Mirza M, et al. Generative adver…

Social GAN代码要点记录

近日在阅读Social GAN文献的实验代码,加深对模型的理解,发现源代码的工程化很强,也比较适合构建实验模型的学习,故细致阅读.下文是笔者阅读中一些要点总结,有关于pytorch,也有关于模型自身的. GPU -> CPU SGAN的实验代码在工程化方面考虑比较充分,考虑到了在CPU和GPU两种平台上模型的运行.原生平台是GPU,若要切换为CPU,需要做如下改动(目前只改动了训练过程所需的,测试评估还未进行,但估计类似): args.use_gpu需要置为0,以保证int_dtype和floa…

文献阅读笔记——group sparsity and geometry constrained dictionary

周五实验室有同学报告了ICCV2013的一篇论文group sparsity and geometry constrained dictionary learning for action recognition from depth maps.这篇文章是关于Sparsing Coding的.Sparse coding并不是我的研究方向.在此仅仅是做个文献阅读后的笔记,权当开拓下我的视野. 从标题就能够看出,这篇论文试图通过学习到group sparsity和geometry constrain…

文献阅读 | The single-cell transcriptional landscape of mammalian organogenesis | 器官形成 | 单细胞转录组

The single-cell transcriptional landscape of mammalian organogenesis 老板已经提了无数遍的文章,确实很nb,这个工作是之前我们无法想象得,想想如何把我们的数据和他们的数据整合到一起. 文献阅读 | Molecular Architecture of the Mouse Nervous System 这篇侧重强调的是神经系统的单细胞发育过程测序. Mouse Organogenesis Cell Atlas (MOCA) - 所有…

cncert阅读报告

信息安全阅读报告 Problem 1: 国家计算机网络应急技术处理协调中心(简称“国家互联网应急中心”,英文缩写为“CNCERT”或“CNCERT/CC”)作为我国非政府层面网络安全应急体系核心技术协调机构,在社会网络安全防范机构.公司.大学.科研院所的支撑和支援下,在网络安全监测.预警.处置等方面积极开展工作,历经十余年的实践,形成多种渠道的网络攻击威胁和安全事件发现能力,与国内外数百个机构和部门建立了网络安全信息通报和事件处置协作机制,依托所掌握的丰富数据资源和信息实现对网络安全威胁和宏观态…

谣言检测（DUCK）《DUCK: Rumour Detection on Social Media by Modelling User and Comment Propagation Networks》

论文信息 论文标题:DUCK: Rumour Detection on Social Media by Modelling User and Comment Propagation Networks论文作者:Lin Tian, Xiuzhen Zhang, Jey Han Lau论文来源:2022,NAACL论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 本文的模型研究了如何充分利用用户和评论信息,对比之前的方法,有以下不同: (1) we model co…

image-to-image translation with conditional adversarial networks文献笔记

Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks (基于条件gan的图像转图像) 作者:Phillip Isola, Jun-Yan Zhu, Tinghui Zhou, Alexei A. Efros 全文链接:https://arxiv.org/abs/1611.07004 GANs是一种生成模型,它学习从随机噪声向量z到输出图像y的映射.条件GAN学习从观测图像x和随机噪声向量z到y的映射.生成器G经过训练后产…

Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks 阅读笔记

Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks (使用循环一致的对抗网络的非配对图像-图像转化) 原文地址:https://arxiv.org/abs/1703.10593 作者:Jun-Yan Zhu,Taesung Park,Phillip Isola,Alexei A. Efros 作者机构:伯克利人工智能研究(BAIR)实验室 作者博客:Jun-Yan Zhu,http://p…