The issus in Age Progression/Regression by Conditional Adversarial Autoencoder (CAAE) Today I tried a new project named: Face-Aging-CAAE Paper Name: Age Progression/Regression by Conditional Adversarial Autoencoder (CAAE) Github: https://github.com/Z…

Learning Face Age Progression: A Pyramid Architecture of GANs Abstract 人脸年龄发展有着两个重要的需求,即老化准确性和身份持久性,但是在文献中都没有很好地学习到.在该论文中,我们提出了一种创新的基于生成对抗网络的方法.该方法对固有的特定目标特性和根据消逝时间的特定年龄面部更改分别构建约束模型,保证生成的人脸能表示期望的年龄效果,并能同时保证人物特性的稳定.更进一步,为了生成更真实的人脸细节,合成人脸传达的高级别的特定年龄特性将…

Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks (基于条件gan的图像转图像) 作者:Phillip Isola, Jun-Yan Zhu, Tinghui Zhou, Alexei A. Efros 全文链接:https://arxiv.org/abs/1611.07004 GANs是一种生成模型,它学习从随机噪声向量z到输出图像y的映射.条件GAN学习从观测图像x和随机噪声向量z到y的映射.生成器G经过训练后产…

前言 作为IP模式识别的CNN初始模型是作为单纯判别式-模式识别存在的,并以此为基本模型扩展到各个方向.基本功能为图像判别模型,此后基于Loc+CNN的检测模型-分离式.end2end.以及MaskCNN模型,而后出现基于CNN的预测模型-AcGans. CNN作为一个基本判别式模型简化为数学模型依然为一个函数映射f(x)->y;  基于CNN的检测模型数学模型为 L(x)+f(x)->y,其中L(x)依然为判别式,给出loc信息,二维的为(y1,y2)点对:  基于CNN的Mask给出每个P…

博客作者:凌逆战 论文地址:https://ieeexplore.ieee.xilesou.top/abstract/document/8683611/ 地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10714401.html 利用条件变分自动编码器进行人工带宽扩展的潜在表示学习 作者:Pramod Bachhav, Massimiliano Todisco and Nicholas Evans 摘要 当宽带设备与窄带设备或基础设施一起使用时,人工带宽扩展(ABE…

Introduction 1. develop a common framework for all problems that are the task of predicting pixels from pixels. 2. CNNs learn to minimize a loss function -an objective that scores the quality of results-- and although the learning process is automati…

出处 CVPR2017 Motivation 尝试用条件GAN网络来做image translation,让网络自己学习图片到图片的映射函数,而不需要人工定制特征. Introduction 作者从不同种类的语言翻译类比,提出了Image translation的概念,并希望在给定足够的训练数据以后,训练后的网络能像完成自动语言翻译的任务一样自动地完成图片的转换任务. (这图对俺启发挺大啊,嘻嘻) GAN损失函数: L1损失函数:用于约束最终生成图片和原图的偏差不至太大 总损失函数: 生成器G采…

0. Introduction 基于纳什平衡,零和游戏,最大最小策略等角度来作为GAN的引言 1. GAN GAN开山之作 图1.1 GAN的判别器和生成器的结构图及loss 2. Conditional GAN 图2.1 CGAN的目标函数 图2.2 CGAN的判别器和生成器的结构图及loss 图2.2来自这里,图2.3是来自论文内部,两者在原理结构上没任何差别. 图2.3 CGAN结构图 如图2.3所示,CGAN相比于GAN在于,其输入部分增加了额外的信息,且此额外信息是固定的,如图像类别或…

本文来自<Age Progression/Regression by Conditional Adversarial Autoencoder>,时间线为2017年2月. 该文很有意思,是如何通过当前图片生成你不同年龄时候的样子. 假设给你一张人脸(没有告诉你多少岁)和一堆网上爬取的人脸图像(包含不同年龄的标注人脸但不一定配对),你能给出那一张人脸80岁或者5岁时候的样子么.当然回答不能,当前现有的人脸年龄研究都试图学习一个年龄组间的变换,因此需要配对的样本和标注的询问图片.在本文中,作者从一个…

really-awesome-gan A list of papers and other resources on General Adversarial (Neural) Networks. This site is maintained by Holger Caesar. To complement or correct it, please contact me at holger-at-it-caesar.com or visit it-caesar.com. Also checkou…