Macro-Micro Adversarial Network for Human Parsing

Macro-Micro Adversarial Network for Human Parsing ECCV-2018 2018-10-27 15:15:07 Paper: https://arxiv.org/pdf/1807.08260.pdf Code: https://github.com/RoyalVane/MMAN Motiviation-1: Why use the Adversarial Loss ? Based on CNN architecture, the pixel-wi…

《Macro-Micro Adversarial Network for Human Parsing》论文阅读笔记

<Macro-Micro Adversarial Network for Human Parsing> 摘要:在人体语义分割中,像素级别的分类损失在其低级局部不一致性和高级语义不一致性方面存在缺陷.对抗性网络的引入使用单个鉴别器来解决这两个问题.然而,两种类型的解析不一致是由不同的机制产生的,因此单个鉴别器很难解决它们.为解决这两种不一致问题,本文提出了宏观 - 微观对抗网络(MMAN).它有两个鉴别器,一个鉴别器Macro D作用于低分辨率标签图并且惩罚语义不一致性,例如错位的身体部位.另一…

论文阅读之：Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network

Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network 2016.10.23 摘要:本文针对传统超分辨方法中存在的结果过于平滑的问题,提出了结合最新的对抗网络的方法,得到了不错的效果.并且针对此网络结构,构建了自己的感知损失函数.先上一张图,展示下强大的结果: Contributions: GANs 提供了强大的框架来产生高质量的 plausible-looking natural…

论文笔记: Mutual Learning to Adapt for Joint Human Parsing and Pose Estimation

Mutual Learning to Adapt for Joint Human Parsing and Pose Estimation 2018-11-03 09:58:58 Paper: http://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers/Xuecheng_Nie_Mutual_Learning_to_ECCV_2018_paper.pdf Code: https://github.com/NieXC/pytorch-mula Rela…

Face Aging with Conditional Generative Adversarial Network 论文笔记

Face Aging with Conditional Generative Adversarial Network 论文笔记 2017.02.28 Motivation: 本文是要根据最新的条件产生式对抗玩网络(CGANs)来完成,人类老年照片的估计. 主要是做了一下两个事情: 1. 根据年龄阶段,进行照片的老年估计,用 acGAN 网络来完成: 2. 提出一种隐层变量优化算法(latent vector optimization approach),允许 acGAN 可以重构输入人脸图像…

生成对抗网络（Generative Adversarial Network）阅读笔记

笔记持续更新中,请大家耐心等待首先需要大概了解什么是生成对抗网络,参考维基百科给出的定义(https://zh.wikipedia.org/wiki/生成对抗网络): 生成对抗网络(英语:Generative Adversarial Network,简称GAN)是非监督式学习的一种方法,通过让两个神经网络相互博弈的方式进行学习.该方法由扬·古德费洛等人于2014年提出.[1] 生成对抗网络由一个生成网络与一个判别网络组成.生成网络从潜在空间(latent space)中随机采样作为输入,其输出…

GAN Generative Adversarial Network 生成式对抗网络-相关内容

参考: https://baijiahao.baidu.com/s?id=1568663805038898&wfr=spider&for=pc Generative Adversarial Network GAN基础和优点这些惊艳的工作基本都是2016年8月甚至10月以后的,也就是 GAN 被提出两年后.这是因为,虽然 GAN 有非常吸引人的性质,想要训练好它并不容易.经过两年的摸索.思考与尝试,才有了如今的积累和突破. 那么这个非常吸引人的 GAN 是什么样呢.其实 GAN 最初让人“…

ASRWGAN: Wasserstein Generative Adversarial Network for Audio Super Resolution

ASEGAN:WGAN音频超分辨率这篇文章并不具有权威性,因为没有发表,说不定是外国的某个大学的毕业设计,或者课程结束后的作业.或者实验报告. CS230: Deep Learning, Spring 2018, Stanford University, CA. (LateX template borrowed from NIPS 2017.) 作者:Jonathan Gomes-Selman, Arjun Sawhney, WoodyWang 摘要本文提出使用Wasserstein(沃瑟斯…

论文阅读：Single Image Dehazing via Conditional Generative Adversarial Network

Single Image Dehazing via Conditional Generative Adversarial Network Runde Li∗ Jinshan Pan∗ Zechao Li Jinhui Tang† School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology 研究方向: Dehazing,cGAN motivation 对于直接通过算法复原有雾的图像…

Speech Super Resolution Generative Adversarial Network

博客作者:凌逆战博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10874993.html 论文作者:Sefik Emre Eskimez , Kazuhito Koishida 摘要语音超分辨率(SSR)或语音带宽扩展的目标是由给定的低分辨率语音信号生成缺失的高频分量.它有提高电信质量的潜力.我们提出了一种新的SSR方法,该方法利用生成对抗网络(GANs)和正则化(regularization)方法来稳定GAN训练.生成器网络是有一维卷积核的卷积自编码器,…

论文翻译：2020_Generative Adversarial Network based Acoustic Echo Cancellation

论文地址:http://www.interspeech2020.org/uploadfile/pdf/Thu-1-10-5.pdf 基于GAN的回声消除摘要生成对抗网络(GANs)已成为语音增强(如噪声抑制)中的热门研究主题.通过在对抗性场景中训练噪声抑制算法,基于GAN的解决方案通常会产生良好的性能.在本文中,提出了卷积循环GAN架构(CRGAN-EC),以解决线性和非线性回声情况.所提出的体系结构在频域中进行了训练,并预测了目标语音的时频(TF)掩码.部署了几种度量损失函数,并研究了它们…

DeepPrivacy: A Generative Adversarial Network for Face Anonymization阅读笔记

DeepPrivacy: A Generative Adversarial Network for Face Anonymization ISVC 2019 https://arxiv.org/pdf/1909.04538.pdf (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基于CGAN架构,模型以被遮蔽敏感信息的人脸为输入,以真实人脸中的若干个关键点为条件信息生成假人脸.合成人脸在匿名的同时保留数据分布,使数据适合于进一步训练深度学…

《MIDINET: A CONVOLUTIONAL GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORK FOR SYMBOLIC-DOMAIN MUSIC GENERATION》论文阅读笔记

出处 arXiv.org (引用量暂时只有3,too new)2017.7 SourceCode:https://github.com/RichardYang40148/MidiNet Abstract 以前的音乐生成工作多基于RNN,受DeepMind提出的WaveNet的启发,作者尝试用CNN来生成音乐,确切地说,用GAN来生成音乐,模型称为MidiNet.与Google的MelodyRNN(magenta)相比,在realistic和pleasant上旗鼓相当,yet MidiNet’s…

GAN (Generative Adversarial Network)

https://www.bilibili.com/video/av9770302/?p=15 前面说了auto-encoder,VAE可以用于生成 VAE的问题, AE的训练是让输入输出尽可能的接近,所以生成出来图片只是在模仿训练集,而无法生成他完全没有见过的,或新的图片由于VAE并没有真正的理解和学习如何生成新的图片,所以对于下面的例子,他无法区分两个case的好坏,因为从lost上看都是比7多了一个pixel 所以产生GAN, 大家都知道GAN是对抗网络,是generator和discri…

DCGAN: "Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Network" Notes

- Alec Radford, ICLR2016 原文:https://arxiv.org/abs/1511.06434 论文翻译:https://www.cnblogs.com/lyrichu/p/9054704.html 代码实现:https://github.com/sunshineatnoon/Paper-Implementations/blob/master/dcgan/dcgan.py ABSTRACT CNN在监督学习上有着很多的成就,但是在非监督学习上却没有大的进展. 作者将CN…

CSAGAN：LinesToFacePhoto: Face Photo Generation from Lines with Conditional Self-Attention Generative Adversarial Network - 1 - 论文学习

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…

Generative Adversarial Network (GAN) - Pytorch版

import os import torch import torchvision import torch.nn as nn from torchvision import transforms from torchvision.utils import save_image # 配置GPU或CPU设置 device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # 超参数设置 latent_size = 64 h…

（转）Awesome Human Pose Estimation

Awesome Human Pose Estimation 2018-10-08 11:02:35 Copied from: https://github.com/cbsudux/awesome-human-pose-estimation A collection of resources on Human Pose Estimation. Why awesome human pose estimation? This is a collection of papers and resource…

（转）Deep Learning Research Review Week 1: Generative Adversarial Nets

Adit Deshpande CS Undergrad at UCLA ('19) Blog About Resume Deep Learning Research Review Week 1: Generative Adversarial Nets Starting this week, I’ll be doing a new series called Deep Learning Research Review. Every couple weeks or so, I’ll be summa…

（转）Introductory guide to Generative Adversarial Networks (GANs) and their promise!

Introductory guide to Generative Adversarial Networks (GANs) and their promise! Introduction Neural Networks have made great progress. They now recognize images and voice at levels comparable to humans. They are also able to understand natural langua…