生成模型产生的是高维的复杂结构数据,它们不同于判别模型,很难用简单的指标来评估模型的好坏.下面介绍两种当前比较流行的评估生成模型的指标(仅判别图像):IS(Inception Score)和FID(Frechet Inception Distance score). IS IS基于Google的预训练网络Inception Net-V3.Inception Net-V3是精心设计的卷积网络模型,输入为图片张量,输出为1000维向量.输出向量的每个维度的值对应图片属于某类的概率,因此整个向量可以看

转载 https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-01-10-18    全面解析Inception Score原理及其局限性 https://blog.csdn.net/qq_27261889/article/details/86483505 https://blog.csdn.net/qq_35586657/article/details/98478508 GAN的多种评价指标 很多关于 GAN 生成图片的论文中,作者评价其模型表现的一项重要指标是 In

经典分类CNN模型系列其五:Inception v2与Inception v3 介绍 Inception v2与Inception v3被作者放在了一篇paper里面,因此我们也作为一篇blog来对其讲解. Google家的Inception系列模型提出的初衷主要为了解决CNN分类模型的两个问题,其一是如何使得网络深度增加的同时能使得模型的分类性能随着增加,而非像简单的VGG网络那样达到一定深度后就陷入了性能饱和的困境(Resnet针对的也是此一问题):其二则是如何在保证分类网络分类准确率提升或

通过 Inception Score 的公式我们知道,它并没有利用到真实数据集的信息,所有的计算都在生成的图片上计算获得.而 Mode Score 基于此做了改进: 也就是说,想要提高 Mode Score,除了 Inception Score 的两点,还要: 尽可能降低生成图片与数据集里的图片的标签y分布的KL散度.

 原文地址: https://arxiv.org/pdf/1811.07871.pdf ======================================================== 如何让AI依照人类的意图行事?这是将AI应用于现实世界复杂问题的最大障碍之一. DeepMind将这个问题定义为“智能体对齐问题”,并提出了新的解决方案. 概述了解决agent alignment问题的研究方向.所提出的方法依赖于奖励建模的递归应用,以符合用户意图的方式解决复杂的现实世界问题. 强

ABSTRACT 在本文中,我们探讨了从线条生成逼真的人脸图像的任务.先前的基于条件生成对抗网络(cGANs)的方法已经证明,当条件图像和输出图像共享对齐良好的结构时,它们能够生成视觉上可信的图像.然而,这些模型无法合成具有完整定义结构的人脸图像,例如眼睛.鼻子.嘴巴等,特别是当条件线图缺少一个或多个部分时.为了解决这一问题,我们提出了一个条件自注意生成对抗网络(CSAGAN).我们在cGANs中引入了条件自注意机制来捕获面部不同区域之间的长范围依赖关系.我们还建立了一个多尺度判别器.大规模判别

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

根据一些指标显示,关于生成对抗网络(GAN)的研究在过去两年间取得了本质的进步.在图像合成模型实践中的进步快到几乎无法跟上. 但是,根据其他指标来看,实质性的改进还是较少.例如,在应如何评价生成对抗网络(GAN)仍存在广泛的分歧.鉴于当前的图像合成基线标准已经非常高,似乎快达到了饱和,因此我们认为现在思考这一细分领域的研究目标恰逢其时. 在这篇文章中,谷歌大脑团队的 Augustus Odena 就针对 GAN 的七大开放性问题作出了介绍. 这些问题分别是: 生成对抗网络与其他生成模型之间的权衡

1 GAN基本概念 1.1 什么是生成对抗网络? 生成对抗网络(GAN, Generative adversarial network) 在 2014 年被 Ian Goodfellow 提出. GAN 由 生成器 和 判别器 组成,生成器负责生成样本,判别器负责判断生成器生成的样本是否为真.生成器要尽可能迷惑判别器,而判别器要尽可能区分生成器生成的样本和真实样本. 在 GAN 的原作 <Generative Adversarial Networks> 中,作者将生成器比喻为印假抄票的犯罪分子

训练与普遍挑战:为成功而GAN 一.评估 回顾一下第1章中伪造达・芬奇画作的类比.假设一个伪造者(生成器)正在试图模仿达・芬奇,想使这幅伪造的画被展览接收.伪造者要与艺术评论家(判别器)竞争,后者试图只接收真正的作品进入展览.如果你是那位伪造者,目的是伪造这位伟大艺术家的"遗失的作品",以对达・芬奇风格的完美模仿欺骗艺术评论家,要如何评价自己的做得有多好呢? GAN试图解决伪造者与艺术评论家之间水无止境的竞争问题.考虑到生成器通常比判别器更受关注,考虑它的评估时应该格外仔细.但是要如何

一.CNN卷积神经网络的经典网络综述 下面图片参照博客:http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/51440344 二.LeNet-5网络 输入尺寸:32*32 卷积层:2个 降采样层(池化层):2个 全连接层:2个 输出层:1个.10个类别(数字0-9的概率) LeNet-5网络是针对灰度图进行训练的,输入图像大小为32*32*1,不包含输入层的情况下共有7层,每层都包含可训练参数(连接权重).注:每个层有多个Feature Map,每个Featu

0. 背景 Junbo Zhao等人提出的"基于能量的GAN"网络,其将判别器视为一个能量函数而不需要明显的概率解释,该函数可以是一个可训练的损失函数.能量函数是将靠近真实数据流形的区域视为低能量区域,而远离的视为高能量区域.和"概率GAN"相似,训练中,生成器会尽可能生成最小能量时候的伪造样本,而此时判别器会被赋值为高能量(因为是伪造的).通过将判别器看成一个能量函数,就可以使用更多更广泛的网络结构和损失函数,而不只是logistic输出的二值分类器.其中Junb

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

GANs and Divergence Minimization 2018-12-22 09:38:27     This blog is copied from: https://colinraffel.com/blog/gans-and-divergence-minimization.html      This post discusses a perspective on GANs which is not new but I think is often overlooked. I'l

最强GAN图像生成器,真假难辨 论文地址: https://openreview.net/pdf?id=B1xsqj09Fm 更多样本地址: https://drive.google.com/drive/folders/1lWC6XEPD0LT5KUnPXeve_kWeY-FxH002 第一篇就是这篇最佳BigGAN,DeepMind负责星际项目的Oriol Vinyals,说这篇论文带来了史上最佳的GAN生成图片,提升Inception Score 100分以上. 论文摘要: 尽管近期由于生成

文本生成哪家强?上交大提出基准测试新平台 Texygen 2018-02-12 13:11测评 新智元报道 来源:arxiv 编译:Marvin [新智元导读]上海交通大学.伦敦大学学院朱耀明, 卢思迪,郑雷,郭家贤, 张伟楠, 汪军,俞勇等人的研究团队最新推出Texygen平台,这是一个支持开放域文本生成模型研究的基准平台.Texygen不仅实现了大部分的文本生成模型,而且还覆盖了一系列衡量生成文本的多样性.质量和一致性的评测指标. 项目地址: https://github.com/geek-

出处:arxiv 2016 尚未出版 Motivation 根据文字描述来合成相片级真实感的图片是一项极具挑战性的任务.现有的生成手段,往往只能合成大体的目标,而丢失了生动的细节信息.StackGAN分两步来完成生成目标:Stage-I从文字中生成低分辨率的大体框架和基本色彩,Stage-II以文字和Stage-I中生成的基本框架图为输入,生成高分辨率的具体细节.运用StackGAN可以生成当前state_of_art的256*256分辨率的文字转换图像.训练数据集采用了CUB and Oxfo

<Conditional Image Synthesis With Auxiliary Classifier GANs> Odena A, Olah C, Shlens J. Conditional Image Synthesis With Auxiliary Classifier GANs[J]. 2016. 目的:合成(synthesis)高分辨率图像 方法:提出一种新的变种条件标签GAN 贡献:提出ACGAN,提出新的生成图片质量(可判别性和多样性 discriminability an

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

传统方法中,如何衡量一个generator ?-- 用 generator 产生数据的 likelihood,越大越好. 但是 GAN 中的 generator 是隐式建模,所以只能从 P_G 中采样但没法根据 pdf 算 likelihood. 一个方法是把从 P_G 中采样得到的点当作是一个高斯分布的 mean,所有的 sample 都共享一样的 variance,然后就共同构成了 GMM 来估计 pdf ,然后就可以算 likelihood 了.困难是,要sample 几个点(要几个高斯)