永遠(yuǎn)欣喜若狂，永遠(yuǎn)熱淚盈眶。
發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：重慶
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@小籠包牌 不客氣，文章已經(jīng)發(fā)給你了~
基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的分類方法
經(jīng)典論文閱讀筆記： 最初的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)是用于數(shù)據(jù)生成的，近些年也有一些研究者將生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于分類任務(wù)中。例如在文獻(xiàn)【1】中，作者設(shè)計(jì)了一種基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的特征分...
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有啊，你可以留個(gè)郵箱，我發(fā)給你.
基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的分類方法
經(jīng)典論文閱讀筆記： 最初的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)是用于數(shù)據(jù)生成的，近些年也有一些研究者將生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于分類任務(wù)中。例如在文獻(xiàn)【1】中，作者設(shè)計(jì)了一種基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的特征分...
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是的，訓(xùn)練一次只能完成一個(gè)方法的轉(zhuǎn)換
Pix2pix-兩個(gè)領(lǐng)域匹配圖像的轉(zhuǎn)換
1. Pix2pix的簡(jiǎn)介： 圖像處理中的很多問(wèn)題都是將一張輸入的圖片轉(zhuǎn)變成一張對(duì)應(yīng)的輸出圖像，比如將一張灰度圖轉(zhuǎn)換為一張彩色圖，將一張素描圖轉(zhuǎn)換為一張實(shí)物圖， 這類...
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可以把預(yù)測(cè)圖和真實(shí)圖輸入判別器，但是這樣得到的生成結(jié)果不如concat之后再輸入判別器，其實(shí)Pix2pix是基于cGAN的，和原圖concat操作就是把原圖作為cGAN中的條件
Pix2pix-兩個(gè)領(lǐng)域匹配圖像的轉(zhuǎn)換
1. Pix2pix的簡(jiǎn)介： 圖像處理中的很多問(wèn)題都是將一張輸入的圖片轉(zhuǎn)變成一張對(duì)應(yīng)的輸出圖像，比如將一張灰度圖轉(zhuǎn)換為一張彩色圖，將一張素描圖轉(zhuǎn)換為一張實(shí)物圖， 這類...
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這里的圖沒(méi)有問(wèn)題，cGAN和ACGAN的主要區(qū)別在判別器部分，cGAN的判別器只負(fù)責(zé)真假判斷，而ACGAN的判別器不僅進(jìn)行了真假判斷還進(jìn)行了分類。????
ACGAN-半監(jiān)督式GAN
CGAN通過(guò)在生成器和判別器中均使用標(biāo)簽信息進(jìn)行訓(xùn)練，不僅能產(chǎn)生特定標(biāo)簽的數(shù)據(jù)，還能夠提高生成數(shù)據(jù)的質(zhì)量；SGAN（Semi-Supervised GAN)通過(guò)使判別...
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@趙千葉 對(duì)的，這個(gè)圖是沒(méi)問(wèn)題的
ACGAN-半監(jiān)督式GAN
CGAN通過(guò)在生成器和判別器中均使用標(biāo)簽信息進(jìn)行訓(xùn)練，不僅能產(chǎn)生特定標(biāo)簽的數(shù)據(jù)，還能夠提高生成數(shù)據(jù)的質(zhì)量；SGAN（Semi-Supervised GAN)通過(guò)使判別...
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嗯，我拆開(kāi)寫是為了更加通俗易懂，便于讀者理解
InfoGAN-無(wú)監(jiān)督式GAN
1. InfoGAN簡(jiǎn)介： 普通的GAN存在無(wú)約束、不可控、噪聲信號(hào)z很難解釋等問(wèn)題，2016年發(fā)表在NIPS頂會(huì)上的文章InfoGAN：Interpretable R...
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基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的分類方法經(jīng)典論文閱讀筆記： 最初的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)是用于數(shù)據(jù)生成的，近些年也有一些研究者將生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于分類任務(wù)中。例如在文獻(xiàn)【1】中，作者設(shè)計(jì)了一種基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的特征分...
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StarGAN-多領(lǐng)域間的轉(zhuǎn)換1. StarGAN 的簡(jiǎn)介 Pix2pix解決了兩個(gè)領(lǐng)域之間匹配數(shù)據(jù)集之間的轉(zhuǎn)換，然而在很多情況下匹配數(shù)據(jù)集很難獲得，于是出現(xiàn)了CycleGAN。它可以實(shí)現(xiàn)兩個(gè)領(lǐng)域...
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CycleGAN-兩個(gè)領(lǐng)域非匹配圖像的相互轉(zhuǎn)換1. CycleGAN的簡(jiǎn)介 pix2pix可以很好地處理匹配數(shù)據(jù)集圖像轉(zhuǎn)換，但是在很多情況下匹配數(shù)據(jù)集是沒(méi)有的或者是很難收集到的，但是我們可以很容易的得到兩個(gè)領(lǐng)域大...
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Pix2pix-兩個(gè)領(lǐng)域匹配圖像的轉(zhuǎn)換
1. Pix2pix的簡(jiǎn)介： 圖像處理中的很多問(wèn)題都是將一張輸入的圖片轉(zhuǎn)變成一張對(duì)應(yīng)的輸出圖像，比如將一張灰度圖轉(zhuǎn)換為一張彩色圖，將一張素描圖轉(zhuǎn)換為一張實(shí)物圖， 這類...
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生成CelebA-HQ的jpg格式數(shù)據(jù)集1.下載img_celeba.7z文件 從Google drive 上下載img_celeba.7z https://drive.google.com/drive/folde...
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InfoGAN-無(wú)監(jiān)督式GAN1. InfoGAN簡(jiǎn)介： 普通的GAN存在無(wú)約束、不可控、噪聲信號(hào)z很難解釋等問(wèn)題，2016年發(fā)表在NIPS頂會(huì)上的文章InfoGAN：Interpretable R...
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ACGAN-半監(jiān)督式GANCGAN通過(guò)在生成器和判別器中均使用標(biāo)簽信息進(jìn)行訓(xùn)練，不僅能產(chǎn)生特定標(biāo)簽的數(shù)據(jù)，還能夠提高生成數(shù)據(jù)的質(zhì)量；SGAN（Semi-Supervised GAN)通過(guò)使判別...
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SRGAN-超分辨率重建GANSRGAN是2017年CVPR中備受關(guān)注的超分辨率論文，把超分辨率的效果帶到了一個(gè)新的高度。所謂超分辨率重建就是將低分辨率的圖像恢復(fù)成對(duì)應(yīng)的高分辨率圖像。由于地分辨率...
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CGAN-監(jiān)督式GAN1.CGAN的簡(jiǎn)介 為了解決帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)生成問(wèn)題，研究者們提出了條件生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（CGAN）的概念。 CGAN的結(jié)構(gòu)如上圖所示，與GAN的主要區(qū)別是生成器和判別器的輸入數(shù)據(jù)中...
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pyTorch 數(shù)據(jù)運(yùn)算
1.張量的簡(jiǎn)介 張量也可以稱為多維矩陣。例如，標(biāo)量： 為0維張量 向量：為1維張量 矩陣：為2維張量 ....... 張量除了有維度、大小和元素個(gè)數(shù)之外，還有元素的類型，例如...
個(gè)人介紹
I am a Ph.D. candidate of Shien-Ming Wu School of Intelligent Engineering, South China University of Technology.