Unsupervised Image-to-Image Translation Networks --- Reading Writing 2017.03.03 Motivations: most existing image to image translation algorithms are all need image pairs as training data for deep neural network, such as CGANs or VAEs. But in some cas…

Abstract: 无监督图像到图像的翻译目的是学习不同域图像的一个联合分布,通过使用来自单独域图像的边缘分布.给定一个边缘分布,可以得到很多种联合分布.如果不加入额外的假设条件的话,从边缘分布无法推出联合分布.为了解决这个问题,作者提出了一个shared-latent空间假设并且基于Coupled GANs提出一个无监督的图像到图像的翻译框架 Introduction: 计算机视觉中的许多问题可以被当作是图像到图像的翻译问题,匹配一个域中的图像对应到到另一个域中.如超分辨率可以被当作匹配一张低…

On Explainability of Deep Neural Networks « Learning F# Functional Data Structures and Algorithms is Out!   On Explainability of Deep Neural Networks During a discussion yesterday with software architect extraordinaire David Lazar regarding how every…

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…

本文来自<Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks>,时间线为2017年3月.本文算是GAN的一个很大的应用里程点,其可以用在风格迁移,目标形变,季节变换,相片增强等等. 1 引言 如图1所示,本文提出的方法可以进行图像风格的变化,色调的变化等等.该问题可以看成是image-to-image变换,将给定场景下的一张图片表示\(x\)变换到另一个图片\(y\),例如:灰度图片到颜…

Awsome Domain-Adaptation 2018-08-06 19:27:54 This blog is copied from: https://github.com/zhaoxin94/awsome-domain-adaptation This repo is a collection of AWESOME things about domian adaptation,including papers,code etc.Feel free to star and fork. Con…

Autonomous_Vehicle_Paper_Reading_List 2018-07-19 10:40:08 Reference:https://github.com/ZRZheng/Autonomous_Vehicle_Paper_Reading_List A collection of papers focus on self-driving car. Many topics are covered including system architecture,computer viso…

Awesome TensorFlow  A curated list of awesome TensorFlow experiments, libraries, and projects. Inspired by awesome-machine-learning. What is TensorFlow? TensorFlow is an open source software library for numerical computation using data flow graphs. I…

来源:https://github.com/zhangqianhui/AdversarialNetsPapers AdversarialNetsPapers The classical Papers about adversarial nets The First paper ✅ [Generative Adversarial Nets] [Paper] [Code](the first paper about it) Unclassified ✅ [Deep Generative Image…

Code Address:https://github.com/junyanz/CycleGAN. Abstract 引出Image Translating的概念(greyscale to color, image to semantic labels, edge-map to photograph.),并申明了本作的动机,不使用 image pairs来训练图片的风格转换:We present an approach for learning to translate an image fro…

摘要:无监督图像转换是计算机视觉领域中一个重要而又具有挑战性的问题.给定源域中的一幅图像,目标是学习目标域中对应图像的条件分布,而不需要看到任何对应图像对的例子.虽然这种条件分布本质上是多模态的,但现有的方法做了过度简化的假设,将其建模为确定性的一对一映射.因此,它们无法从给定的源域映像生成不同的输出.为了解决这一局限性,我们提出了一个多模态无监督图像到图像的转换(MUNIT)框架.我们假设可以将图像表示分解为域不变的内容代码和捕获特定域属性的样式代码.为了将图像转换到另一个域,我们将其内容代码…

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…

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…

DualGAN: Unsupervised Dual Learning for Image-to-Image Translation 2017-06-12  21:29:06   引言部分: 本文提出一种对偶学习模式的 GAN 网络结构来进行 image to image translation.现有的图像之间转换的方法,大部分都是需要图像对的方法,但是实际上有的场景下,很难得到这样的图像对.如何利用多个 domain 之间的关系,不需要图像对就可以进行图像之间的转换,那将会是一个很 cool…

PredNet --- Deep Predictive coding networks for video prediction and unsupervised learning   ICLR 2017  2017.03.12  Code and video examples can be found at: https://coxlab.github.io/prednet/ 摘要:基于监督训练的深度学习技术取得了非常大的成功,但是无监督问题仍然是一个未能解决的一大难题(从未标注的数据中学习到…

1. 前言 本文介绍一种无监督的机器翻译的模型.无监督机器翻译最早是<UNSUPERVISED NEURAL MACHINE TRANSLATION>提出.这个模型主要的特点,无需使用平行语料库,使用去噪和回译的步骤构建NMT系统. 2018年Facebook人工智能实验室再次公布了有关无监督神经网络翻译的最新模型<Phrase-Based & Neural Unsupervised Machine Translation>,相当于用 10 万个参考译文训练过的监督模型.&…

UNSUPERVISED REPRESENTATION LEARNING WITH DEEP CONVOLUTIONAL GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS  ICLR 2016  摘要:近年来 CNN 在监督学习领域的巨大成功 和 无监督学习领域的无人问津形成了鲜明的对比,本文旨在链接上这两者之间的缺口.提出了一种 deep convolutional generative adversarial networks (DCGANs),that have certai…

一.Abstract 从近期对unsupervised learning 的研究得到启发,在large-scale setting 上,本文把unsupervised learning 与supervised learning结合起来,提高了supervised learning的性能.主要是把autoencoder与CNN结合起来 二.Key words: SAE;SWWAE; reconstruction:encoder:decoder;VGG-16;Alex-Net 三. Motivati…

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…

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…

---恢复内容开始--- Motivation 使用单组的生成器G和判别训练图片在多个不同的图片域中进行转换 效果确实很逆天,难怪连Good Fellow都亲手给本文点赞 Introduction 论述了Image translating的概念,GAN极大地提升了该领域的生成质量.具体到头像生成任务,作者定义attribute为图片特征(feature),如haircolor,age,gender等:domain被定义为 一系列共享了某个属性的图片,如女性图片和男性图片分属不同的domain.该…

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…

转载请注明出处: https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/9333844.html 论文网址:https://arxiv.org/abs/1806.06195 在gan中,对图像进行风格变换时,一般都是将整个图像进行变换.由于图像包含前景和背景,因而该论文在保持背景区域不变的前提下,对前景区域进行风格变换.同时,使用self-regularization项来约束变换前后背景区域的差异. 网络结构如下图所示.输入图像通过2层的下采样,而后通过9层的残差网络,在…

作者:朱俊彦,朱俊彦博士是计算机图形学领域现代机器学习应用的开拓者.他的论文可以说是第一篇用深度神经网络系统地解决自然图像合成问题的论文.因此,他的研究对这个领域产生了重大影响.他的一些科研成果,尤其是 CycleGAN,不仅为计算机图形学等领域的研究人员所用,也成为视觉艺术家广泛使用的工具.计算机图形顶级会议 ACM SIGGRAPH 2018 即将于 8 月 12-16 日在加拿大温哥华举行.在大会开始前,部分奖项结果已经揭晓.朱俊彦获得了大会的最佳博士论文奖.GAN之父Ian Goodfe…

这是NeurIPS 2018一篇图像翻译的文章.目前的无监督图像到图像的翻译技术很难在不改变背景或场景中多个对象交互方式的情况下将注意力集中在改变的对象上去.这篇文章的解决思路是使用注意力导向来进行图像翻译.下面是这篇文章的结果图: 可以看到文章结果很好, 只有前景(对象)改变了, 而背景变化很小, 而其他的方法背景变化很大, 效果偏差. 现在介绍作者的方法,作者在cyclegan的基础上加入另外一个注意力网络,如下图所示: 上图的左边就是斑马转普通马的具体流程,首先\(s\)(斑马)会通过\(…

文章地址:http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2017/papers/Zhu_Unpaired_Image-To-Image_Translation_ICCV_2017_paper.pdf 代码地址:https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix 原理: CycleGAN这篇文章的亮点是提出了无需使用成对样本来训练模型的新思路.像pix2pix这类方法则需要成对的数据来训练. 由于在实…

ON THE EVOLUTION OF MACHINE LEARNING: FROM LINEAR MODELS TO NEURAL NETWORKS We recently interviewed Reza Zadeh (@Reza_Zadeh). Reza is a Consulting Professor in the Institute for Computational and Mathematical Engineering at Stanford University and a…

This past summer I interned at Flipboard in Palo Alto, California. I worked on machine learning based problems, one of which was Image Upscaling. This post will show some preliminary results, discuss our model and its possible applications to Flipboa…

Classifying plankton with deep neural networks The National Data Science Bowl, a data science competition where the goal was to classify images of plankton, has just ended. I participated with six other members of my research lab, the Reservoir lab o…

http://www.wildml.com/2015/11/understanding-convolutional-neural-networks-for-nlp/ 讲CNN以及其在NLP的应用,非常深入浅出的讲法,好文,mark. When we hear about Convolutional Neural Network (CNNs), we typically think of Computer Vision. CNNs were responsible for major breakt…