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

.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .table-bordered th, .table-bordere

在 /home/your_name/TensorFlow/DCGAN/ 下新建文件 utils.py,输入如下代码: import scipy.misc import numpy as np # 保存图片函数 def save_images(images, size, path): """ Save the samples images The best size number is int(max(sqrt(image.shape[0]),sqrt(image.shape[

新浪科技讯,北京时间 5 月 23 日早间消息,据美国科技媒体 BleepingComputer 报道,在微软每月安全更新周期刚刚过去一周后,漏洞开发者 SandboxEscaper 悄悄发布了 Windows 系统一个新的零日漏洞. 这个漏洞是自去年 8 月底以来的第五个漏洞,能实现本地的权限提升,让受限用户获得对文件的全部权限,进行各种操作.而原本只有获得完整权限的用户,例如 SYSTEM 用户才能这样做. SandboxEscaper 再次利用了 Windows 10 的任务调度器工具,使

0. 背景 通过阅读书籍<Pro Deep Learning with TensorFlow: A Mathematical Approach to Advanced Artificial Intelligence in Python>的第6章第4节的<Generative Adversarial Networks>,知道了不少前置知识. GAN中蕴含了基于游戏论中的零和(zero-sum)游戏的理论.GAN有2个网络,一个生成器(G)和一个判别器(D),两者互相竞争.生成器为了愚

我最近在学使用Pytorch写GAN代码,发现有些代码在训练部分细节有略微不同,其中有的人用到了detach()函数截断梯度流,有的人没用detch(),取而代之的是在损失函数在反向传播过程中将backward(retain_graph=True),本文通过两个 gan 的代码,介绍它们的作用,并分析,不同的更新策略对程序效率的影响. 这两个 GAN 的实现中,有两种不同的训练策略: 先训练判别器(discriminator),再训练生成器(generator),这是原始论文Generative

半监督生成对抗网络 一.SGAN简介 半监督学习(semi-supervised learning)是GAN在实际应用中最有前途的领域之一,与监督学习(数据集中的每个样本有一个标签)和无监督学习(不使用任何标签)不同,半监督学习只为训练数据集的一小部分提供类别标签.通过内化数据中的隐藏结构,半监督学习努力从标注数据点的小子集中归纳,以有效地对从未见过的新样本进行分类,要使半监督学习有效,标签数据和无标签数据必须来自相同的基本分布. 缺少标签数据集是机器学习研究和实际应用中的主要瓶颈之一,尽管无标

转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/White-xzx/ 原文地址:https://arxiv.org/abs/1812.02425 Github: https://github.com/AaronHeee/MEAL 如有不准确或错误的地方,欢迎交流~ 本文来自 AAAI 2019, Oral的一篇文章,主要的思想是通过知识蒸馏的方法将不同的已训练的teachers模型,压缩为一个简单的student网络,来学习多种模型的知识而不用产生额外的测试开销.作者使用的是基于

生成式对抗网络(GAN,generative adversarial network)由Goodfellow等人于2014年提出,它可以替代VAE来学习图像的潜在空间.它能够迫使生成图像与真实图像在统计上几乎无法区别,从而生成相当逼真的合成图像. 1.GAN是什么? 简单来说就是由两部分组成,生成器generator网络和判别器discriminator网络.一部分不断进化,使其对立部分也不断进化,实现共同进化的过程. 对GAN的一种直观理解是,想象我们想要试图生成一个二次元头像.一开始,我们并

目录 相关链接 方法亮点 相关工作 方法细节 实验结果 总结与收获 参考文献 相关链接: 论文:https://arxiv.org/abs/1808.00948 代码:https://github.com/HsinYingLee/DRIT 方法亮点: 提出一个内容判别器,用于判断编码器生成的图片内容性质是否一样的. 相关工作: 文章的提出主要是解决了unpaired-data 的图像翻译问题.目前大多数的解决方法都是基于CycleGAN,本文也不例外. 与CycleGAN较为不同的是本文借鉴了i

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

1.结构图 2.知识点 生成器(G):将噪音数据生成一个想要的数据 判别器(D):将生成器的结果进行判别, 3.代码及案例 # coding: utf-8 # ## 对抗生成网络案例 ## # # # <img src="jpg/3.png" alt="FAO" width="590" > # - 判别器 : 火眼金睛,分辨出生成和真实的 <br /> # <br /> # - 生成器 : 瞒天过海,骗过判别器

源码地址:https://github.com/aitorzip/PyTorch-CycleGAN 训练的代码见于train.py,首先定义好网络,两个生成器A2B, B2A和两个判别器A, B,以及对应的优化器(优化器的设置保证了只更新生成器或判别器,不会互相影响) ###### Definition of variables ###### # Networks netG_A2B = Generator(opt.input_nc, opt.output_nc) netG_B2A = Gener

以下内容纯属经验之谈,无公式推断!部分内容源自其他博客或课程,并已标注来源. 问题篇[1] 1.模式崩溃 在某个模式(mode)下出现大量重复样本,如左图中,生成的样本分布靠得很近,较聚集,可视化如右图,表现为生成多个相同或相似度很高的样本,缺乏多样性. 2.模式丢失 顾名思义,某些模式(mode)没有,同样缺乏多样性,虽然生成的样本已经尽可能拟合真实分布,分布也不聚集,但是存在某些模式的丢失,例如下图中人物,除了肤色变化,人物没有任何变化. 3.难以收敛 训练阶段,生成损失和判别损失一致不下降

目录 使用前准备 数据集 定义参数 构建网络 构建G网络 构建D网络 构建GAN网络 关于GAN的小trick 训练 总结 参考 这一篇博客以代码为主,主要是来介绍如果使用keras构建一个DCGAN,然后基于DCGAN,做一个自动生成动漫头像.训练过程如下(50轮的训练过程)" 关于DCGAN或者GAN的相关知识,可以参考GAN网络入门教程.建议先了解相关知识,再来看这一篇博客. 项目地址:GitHub 使用前准备 首先的首先,我们肯定是需要数据集的,这里使用的数据集来自kaggle--Ani

  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

第一个GAN模型-生成手写数字 一.GAN的基础:对抗训练 形式上,生成器和判别器由可微函数表示如神经网络,他们都有自己的代价函数.这两个网络是利用判别器的损失记性反向传播训练.判别器努力使真实样本输入和伪样本输入带来的损失最小化,而生成器努力使它生成的为样本造成的判别器损失最大化. 训练数据集决定了生成器要学习模拟的样本类型,例如,目标是生成猫的逼真图像,我们就会给GAN提供一组猫的图像. 用更专业的术语来说,生成器的目标是生成符合训练数据集数据分布的样本.对计算机来说,图像只是矩阵:灰度图是

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

1. tf.nn.moments(x, axes=[0, 1, 2])  # 对前三个维度求平均值和标准差,结果为最后一个维度,即对每个feature_map求平均值和标准差 参数说明:x为输入的feature_map, axes=[0, 1, 2] 对三个维度求平均,即每一个feature_map都获得一个平均值和标准差 2.with tf.control_dependencies([train_mean, train_var]): 即执行with里面的操作时,会先执行train_mean 和

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

文章结构: 1 引言 1.1系统的研究背景 现在的时代是互联网的时代,互联网高速发展的同时,无线网络也接入了互联网.社会的各个领域都已经被无线网络渗透.小的比如手机,电脑,电视.大的比如灯光系统,智能家居系统. 随着网络的发展,现在的手机也已经不是原来的键盘手机,各种各样的智能手机随处可见.不只是手机的模样与原来差别巨大.手机的功能与以前的也是天差地别.无论什么样的环境手机都能满足我们的要求.比如学习有疑惑时可以随时百度.无聊时可以听歌或者玩玩游戏消遣. 以前的手机是诺基亚的天下.手机系统主要是