https://arxiv.org/abs/1603.08155 两个网络:image transfer网络和loss网络 image transfer网络: 将输入图片y通过映射f W (x)得到输出图片ŷ (ŷ = f W (x)) loss网络(取预训练好的VGG) 原因:VGG是用来做图像分类的,预训练好的VGG网络已经可以学习对感知信息和语义信息进行编码,使用VGG作为固定的损失网络来定义损失函数. 其中损失函数包括两部分: 1.内容损失: 2.风格损失: φ j (x)是输入x在第j…

Perceptual Generative Adversarial Networks for Small Object Detection 2017-07-11  19:47:46   CVPR 2017 This paper use GAN to handle the issue of small object detection which is a very hard problem in general object detection. As shown in the followin…

Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution and Super-Resolution 论文笔记 ECCV 2016 摘要: 许多经典问题可以看做是 图像转换问题(image transformation tasks).本文所提出的方法来解决的图像转换问题,是以监督训练的方式,训练一个前向传播的网络,利用的就是图像像素级之间的误差.这种方法在测试的时候非常有效,因为仅仅需要一次前向传播即可.但是,像素级的误…

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…

参考 http://blog.csdn.net/u011534057/article/details/55052304 代码 https://github.com/yusuketomoto/chainer-fast-neuralstyle 出处 2016 · european conference on computer vision Motivation 研究Image transfomation的方法.有别于现有的typically train feed-forward convolutio…

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 相关链接 论文:https://arxiv.org/abs/1803.02077 代码:https://github.com/roimehrez/contextualLoss 方法亮点 文章主要提出了一个新的损失函数Contextual Loss,这个loss一开始是针对Non-Align Data提出的损失函数.主要通过计算图像特征的相似度来衡量两张图片的相似性. 最令人惊艳的是,使用该损失函数,一个简单的CNN网络就能够达…

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…

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…

同步自我的知乎专栏:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27199954 作为一名久经片场的老司机,早就想写一些探讨驾驶技术的文章.这篇就介绍利用生成式对抗网络(GAN)的两个基本驾驶技能: 1) 去除(爱情)动作片中的马赛克 2) 给(爱情)动作片中的女孩穿(tuo)衣服 生成式模型 上一篇<用GAN生成二维样本的小例子>中已经简单介绍了GAN,这篇再简要回顾一下生成式模型,算是补全一个来龙去脉. 生成模型就是能够产生指定分布数据的模型,常见的生成式模型一般都会有一个用…

这篇论文主要是讲人脸修复的,所谓人脸修复,其实就是将低清的,或者经过压缩等操作的人脸图像进行高清复原.这可以近似为针对人脸的图像修复工作.在图像修复中,我们都会假设退化的图像是高清图像经过某种函数映射后得到的(比如,由高清图像得到一张模糊的图像可能是使用了高斯模糊核),因此,图像修复的本质就是把这个函数映射找出来.由于神经网络可以近似任意函数,因此在深度学习时代,图像修复已经是一个被解决得比较好的问题了.比如,在图像去噪或者超分任务中,U-Net.FCN 之类的网络结构已经成为标配了. 不过,针…