CIAGAN: Conditional Identity Anonymization Generative Adversarial Networks阅读笔记

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CIAGAN: Conditional Identity Anonymization Generative Adversarial Networks阅读笔记

CIAGAN: Conditional Identity Anonymization Generative Adversarial Networks 2020 CVPR 2005.09544.pdf (arxiv.org) (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去除真实人脸的同时生成了高质量的假人脸,可用于支持跟踪.检测等计算机视觉任务.与先前工作相比,本文的创新处在于可以在一定程度上控制人脸匿名效果,依据给定的身份参照指导假人脸…

StackGAN: Text to Photo-realistic Image Synthesis with Stacked Generative Adversarial Networks 论文笔记

StackGAN: Text to Photo-realistic Image Synthesis with Stacked Generative Adversarial Networks 本文将利用 GANs 进行高质量图像生成,分为两个阶段进行,coarse to fine 的过程.据说可以生成 256*256 的高清图像. 基于文本生成对应图像的工作已经有了,比如说 Attribute2Image,以及最开始的基于文本生成图像的文章等等. Stacked Generated Adver…

Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks 阅读笔记

Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks (使用循环一致的对抗网络的非配对图像-图像转化) 原文地址:https://arxiv.org/abs/1703.10593 作者:Jun-Yan Zhu,Taesung Park,Phillip Isola,Alexei A. Efros 作者机构:伯克利人工智能研究(BAIR)实验室作者博客:Jun-Yan Zhu,http://p…

文献阅读报告 - Social GAN: Socially Acceptable Trajectories with Generative Adversarial Networks

paper:Gupta A , Johnson J , Fei-Fei L , et al. Social GAN: Socially Acceptable Trajectories with Generative Adversarial Networks[J]. 2018. code:https://github.com/agrimgupta92/sgan 概览文章提出了一种采用GAN架构进行训练的轨迹预测模型,Generator由Encoder-Decoder结构组成,Discrimina…

语音合成论文翻译：2019_MelGAN: Generative Adversarial Networks for Conditional Waveform Synthesis

论文地址:MelGAN:条件波形合成的生成对抗网络代码地址:https://github.com/descriptinc/melgan-neurips 音频实例:https://melgan-neurips.github.io/ 配有MelGAN解码器的音乐翻译网络:https://www.descript.com/overdub 摘要以前的工作(Donahue等人,2018a:Engel等人,2019a)已经发现用GAN生成相干的原始音频波形是一个挑战.在本文中,我们证明了通过引入一系列结…

【文献阅读】Perceptual Generative Adversarial Networks for Small Object Detection –CVPR-2017

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…

生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）初探

1. 从纳什均衡(Nash equilibrium)说起我们先来看看纳什均衡的经济学定义: 所谓纳什均衡,指的是参与人的这样一种策略组合,在该策略组合上,任何参与人单独改变策略都不会得到好处.换句话说,如果在一个策略组合上,当所有其他人都不改变策略时,没有人会改变自己的策略,则该策略组合就是一个纳什均衡. B站上有一个关于”海滩2个兄弟卖雪糕“形成纳什均衡的视频,讲的很生动. 不管系统中的双方一开始处于什么样的状态,只要系统中参与竞争的个体都是”理性经济人“,即每个人在考虑其他人的可能动作的基…

Paper Reading: Perceptual Generative Adversarial Networks for Small Object Detection

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…

Generative Adversarial Networks overview（1）

Libo1575899134@outlook.com Libo (原创文章,转发请注明作者) 本文章会先从Gan的简单应用示例讲起,从三个方面问题以及解决思路覆盖25篇GAN论文,第二个大部分会进一步讲Gan的所有领域应用 ----------------------------------------------------------------------------------- 1: 下图GAN可以学到不同的字体,并且在字体之间进行不同的变换 2 下图可以用简笔画可以用GAN帮助生成想…

StarGAN: Unified Generative Adversarial Networks for Multi-Domain Image-to-Image Translation - 1 - 多个域间的图像翻译论文学习

Abstract 最近在两个领域上的图像翻译研究取得了显著的成果.但是在处理多于两个领域的问题上,现存的方法在尺度和鲁棒性上还是有所欠缺,因为需要为每个图像域对单独训练不同的模型.为了解决该问题,我们提出了StarGAN方法,这是一个新型的可扩展的方法,能够仅使用一个单一模型就实现多领域的图像翻译.StarGAN这样的统一模型的结构允许在单个网络上同时训练带有不同领域的多个数据集.这使得StarGAN的翻译图像质量优于现有的模型,并具有将输入图像灵活地翻译到任意目标域的新能力.通过实验,验证了该…