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GAN
2024/4/11 19:39:37
生成对抗网络Generative Adversarial Network，GAN
Basic Idea of GAN
Generation（生成器）
Generation是一个neural network，它的输入是一个vector，它的输出是一个更高维的vector，以图片生成为例，输出就是一张图片，其中每个维度的值代表生…
生成式对抗网络GAN
Generative Adversarial Nets由伊恩古德费洛（Ian J.Goodfellow）等人于2014年发表在Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS)上。NeurIPS是机器学习和计算神经科学领域的顶级国际学术会议之一。
1. GAN在哪些领域大放异彩
图像生…
行人重识别0-09：DG-Net(ReID)-代码无死角解读(5)-网络Ea编码及鉴别器
以下链接是个人关于DG-Net(行人重识别ReID)所有见解，如有错误欢迎大家指出，我会第一时间纠正。有兴趣的朋友可以加微信：17575010159 相互讨论技术。若是帮助到了你什么，一定要记得点赞！因为这是对我最大的鼓励。 行人重识别0-00：DG-GAN(ReID)-目录-史上最新最全：https:/…
GAN 的训练、调参实践
文章目录1 什么是GAN？2 GAN存在的问题3 训练的经验3.1 不要纠结于损失函数的选择3.2 关于增加模型的容量3.3 尝试改变标签3.4 尝试使用 batch normalization3.5 尝试分次训练3.6 最好不要提早结束3.7 关于k的选择3.8 关于学习率3.9 增加噪声3.10 不要使用性能太好的…
Self-Attention-Generative-Adversarial-Networks（2019 ICML，HanZhang IanGoodfellow）
文章目录1 背景2 挑战3 创新4 方法5 实验1 背景
自从GAN提出后，其在图像合成领域一直非常火热，尤其是基于深度卷积神经网络的GAN。
对于多分类实验结果不理想，GAN擅于获取具有连续几何结构的模式，比如能精确模拟狗的毛发而对几只…
文本生成图像工作简述5--对条件变量进行增强的 T2I 方法（基于辅助信息的文本生成图像）
目录 一、基于场景图的文本生成图像二、基于对话的文本生成图像三、基于属性驱动的文本生成图像四、基于边界框标注的文本生成图像五、基于关键点的文本生成图像六、其他基于辅助信息的文本生成图像 在传统的T2I方法中，常常使用一个固定的随机噪声向量作为输入&…
【论文笔记】ASNet：基于生成对抗网络（GAN）的无监督单模和多模配准网络（范敬凡老师）
本文是论文《Adversarial learning for mono- or multi-modal registration》的阅读笔记，是范敬凡老师的工作，是文章《Adversarial Similarity Network for Evaluating Image Alignment in Deep Learning based Registration》中工作的延续。关于后一篇文…
【论文笔记】ChangeNet-GAN：基于GAN的变化检测网络
本文是论文《ChangeNet: Learning to Detect Changes in Satellite Images》的阅读笔记。 一、相关工作
卫星图像变化检测中包含相关变化和不相关变化两种，相关变化通常是有限的并且有着明确的定义，比如建筑物、道路的变化；而不相关变化则是…
Pix2Pix与人工智能做设计
设计是一个创造的过程，目前大部分的设计类产品大多是基于模版的，外加一些图像匹配的处理，做出来的设计，缺少创造的成分，更多的是预设的结果。 基于深度学习算法，是否可能满足设计创造性的要求？像…
【推荐系统论文阅读】基于强化学习的推荐模拟用户反馈
Article
作者：Xiangyu Zhao, Long Xia, Lixin Zou, Dawei Yin, Jiliang Tang文献题目：基于强化学习的推荐模拟用户反馈文献时间：2019文献链接：https://arxiv.org/abs/1906.11462
摘要
随着强化学习 (RL) 的最新进展，…
对话诊断(X)Generative Adversarial Regularized Mutual Information Policy Gradient Framework for Automatic
Generative Adversarial Regularized Mutual Information Policy Gradient Framework for Automatic Diagnosis
先分享一篇发表在2020AAAI的使用GAN及互信息进行对话诊断的论文，重点关注模型的架构，解决的问题及所提方法。关于对话系统及对话诊断的发展…
汉字风格迁移篇---SKFont：具有条件深度对抗网络的骨架驱动韩文字体生成器
文章目录 Abstract传统字体设计的限制提出方法1 Introduction2 Related works2.1 Generic font generation methods2.2 Image-to-image translation methods上述模型的常见问题解决方案2.2.1 Additional font generation methods3 SKFont description3.1 cGAN3.2SKFont archite…
深度学习与计算机视觉系列（中）--GAN
深度学习与计算机视觉入门系列（中） 数据嗨客最近发布了一个深度学习系列，觉得还不错，主要对深度学习与计算机视觉相关内容做了系统的介绍，看了一遍，在这里做一下笔记。 目录 深度学习与计算机视觉入门系列&…
2.Semantic Segmentation with Generative Models
2.Semantic Segmentation with Generative Models
Abstract
现状
减少训练对人工标注数据集的依赖，用有限的标记数据达到很强的泛化能力，这是半监督的目标。
创新
提出一个使用生成图像和标签的生成性模型，来进行像素级别的区分任务
方…
如何在矩池云上运行 AI 图像编辑工具 DragGAN
5 月，DragGAN 横空出世，在开源代码尚未公布前，就在Github上斩获近 20000 Star，彼时，页面上只有效果图和一句“Code will be released in June”，然而这也足够带给人们无限期待。
在6月末，在若干…
【深度学习】gan网络原理实现猫狗分类
【深度学习】gan网络原理实现猫狗分类
GAN的基本思想源自博弈论你的二人零和博弈，由一个生成器和一个判别器构成，通过对抗学习的方式训练，目的是估测数据样本的潜在分布并生成新的数据样本。
1.下载数据并对数据进行规范
transform tran…
论文阅读：Generating Videos with Scene Dynamics
目录
Contributions
Method
1、Video Generator Network
2、Video Discriminator Network
Results
1、Quantitative Results on Video Generator
2、Video Representation Learning (Video Discriminator) 论文名称：Generating Videos with Scene Dynamics&a…
Facial Expression Recognition by De-expression Residue Learning-论文笔记
Facial Expression Recognition by De-expression Residue Learning，这是一篇发表在CVPR2018上面的论文，翻译过来是“基于去表情残差学习的面部表情识别”。文章提出了一种通过从cGAN的各个层中提取表情信息进行表情识别的方法，这是一种比较新…
GAN系列之pix2pix、pix2pixHD
1. 摘要
图像处理的很多问题都是将一张输入的图片转变为一张对应的输出图片，比如灰度图、梯度图、彩色图之间的转换等。通常每一种问题都使用特定的算法（如：使用CNN来解决图像转换问题时，要根据每个问题设定一个特定的loss funct…
论文阅读：AugGAN: Cross Domain Adaptation with GAN-based Data Augmentation
Abstract
基于GAN的图像转换方法存在两个缺陷：保留图像目标和保持图像转换前后的一致性，这导致不能用它生成大量不同域的训练数据。论文提出了一种结构感知(Structure-aware)的图像转换网络(image-to-image translation network)。
Proposed Framework…
AI大模型学习笔记之四：生成式人工智能（AIGC）是如何工作的？
OpenAI 发布 ChatGPT 已经1年多了，生成式人工智能（AIGC）也已经广为人知，我们常常津津乐道于 ChatGPT 和 Claude 这样的人工智能系统能够神奇地生成文本与我们对话，并且能够记忆上下文情境。 Midjunery和DALLE 这样的AI…
数据生成 | MATLAB实现GAN生成对抗网络结合SVM支持向量机的数据生成
数据生成 | MATLAB实现GAN生成对抗网络结合SVM支持向量机的数据生成 目录 数据生成 | MATLAB实现GAN生成对抗网络结合SVM支持向量机的数据生成生成效果基本描述程序设计参考资料 生成效果 基本描述 数据生成 | MATLAB实现GAN生成对抗网络结合SVM支持向量机的数据生成。 生成对抗…
【Super Resolution】超分辨率——ESRGAN
1、ESRGAN的简单了解2、ESRGAN的网络结构3、ESRGAN中的判别器4、ESRGAN中的感知损失5、ESRGAN中的网络插值6、最后的Conclusion在上一篇文章【Super Resolution】超分辨率——SRGAN中，我们详细的介绍了SRGAN，那么是否SRGAN可以再进行改进呢？这…
【学习笔记】机器学习——GAN
提出于2014年。 GAN由两个神经网络组成：一个试图生成看起来与训练数据相似数据的生成器，以及一个试图从虚假数据中分辨出真实数据的判别器。生成器和判别器在训练期间相互竞争。 对抗训练（训练竞争性网络）是一种重要的机器学习思想…
在kaggle中用GPU使用CGAN生成指定mnist手写数字
文章目录 1项目介绍2参考文章3代码的实现过程及对代码的详细解析独热编码定义生成器定义判别器打印我们的引导信息模型训练迭代过程中生成的图片损失函数的变化 4总结5 模型相关的文件 1项目介绍
在GAN的基础上进行有条件的引导生成图片cgan
2参考文章
GAN实战之Pytorch 使用…
论文笔记----Multi-subject data augmentation for target subject semantic decoding with deep multi-view ad
所读论文：Multi-subject data augmentation for target subject semantic decoding with deep multi-view adversarial learning 基于GAN的特征迁移。阅读重点，如何cross-subject。
全文核心：在使用不同被试的数据的时候，主要面临…
diffusion 和 gan 的优缺点对比
sample速度GAN更快，Diffusion需要迭代更多次。 训练难度GAN 的训练可能是不稳定的，容易出现模式崩溃和训练振荡等问题。Diffusion 训练loss收敛性好，比较平稳。 模拟分布连续性Diffusion相较于GAN可以模拟更加复杂，更加非线性的分…
论文阅读：神经 MCMC 的深度内卷生成模型 Deep Involutive Generative Models for Neural MCMC
文章总结：本文提出了使用一种生成式的模型作为MCMC算法中的建议方式，并通过GAN进行优化。 原文：Deep Involutive Generative Models for Neural MCMC
我们引入了深度内卷生成模型（一种深度生成建模的新架构）ÿ…
《Semi-Supervised Pedestrian Instance Synthesis and Detection with Mutual Reinforcement》笔记
Motivation
该论文的内容是行人实例检测，针对的问题是数据集只有部分数据有标注，其他大部分数据没有标注，即半监督（semi-supervised）学习研究的内容。该论文使用GAN来生成行人实例样本，训练一个行人类别分…
对抗神经网络 CGAN实战详解 完整数据代码可直接运行
代码视频讲解：
中文核心项目：对抗神经网络 CGAN实战详解 完整代码数据可直接运行_哔哩哔哩_bilibili 运行图： 完整代码： from keras.layers import Input, Dense, Reshape, Flatten, Dropout, multiply
from keras.layers import BatchNormalization, Activation, Embedd…
什么是生成式对抗网络
文章目录什么是生成式对抗网络优势基本框架什么是生成式对抗网络
生成式对抗网络(GAN)是一种深度学习模型,是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一.
模型通过框架中(至少)两个模型:生成模型(Generative Model)和差别模型(Discriminative Model)的互相博弈学习产生相…
深度学习的研究方向和发展趋势
一. 人工智能应用领域1. 计算机视觉生物特征识别：人脸识别、步态识别、行人ReID、瞳孔识别；图像处理：分类标注、以图搜图、场景分割、车辆车牌、OCR、AR；视频分析：安防监控、智慧城市；2. 自然语言处理语音识…
风格迁移0-11：stylegan-源码无死角解读(7)-图片生成与融合
以下链接是个人关于stylegan所有见解，如有错误欢迎大家指出，我会第一时间纠正，如有兴趣可以加微信：17575010159 相互讨论技术。若是帮助到了你什么，一定要记得点赞奥！因为这是对我最大的鼓励。 风格迁移0-0…
Conditional Generative Adversarial Nets 论文阅读笔记
1 背景和挑战
GAN的提出解决了生成模型在概率计算方面的困难。
普通的GAN无法控制数据生成的模式问题，因为其直接从随机的数据分布中寻找映射关系，太过自由。
当下的分类问题难以解决输出类别多的情况，且大多属于一对一的分类，…
深度学习中对抗生成网络GAN背后的数学原理
引言
GAN的风暴席卷了整个深度学习圈子，任何任务似乎套上GAN的壳子，立马就变得高大上了起来。那么，GAN究竟是什么呢？
GAN的主要应用目标：
生成式任务（生成、重建、超分辨率、风格迁移、补全、上采样等&a…
机器学习练习二——GAN算法生成图像
这里写自定义目录标题一、作业要求二、提供的资源三、报告拆分3.0 背景介绍3.1 GAN算法3.1.1 GAN算法原理介绍3.1.2 GAN算法的代码实现3.1.3 GAN算法的指标评价3.2 DCGAN算法3.2.1 DCGAN算法原理介绍3.2.2 DCGAN算法的代码实现3.2.3 DCGAN算法的指标评价3.3 算法对比3.4 最终文…
【Image】GAN的超详细解释（以及奇怪的问题）
GAN原理
工作流程
下面是生成对抗网络（GAN）的基本工作原理 在GAN的架构中，有两个关键的组件：生成器（Generator）和鉴别器（Discriminator）。 生成器（Generator࿰…
人工智能(pytorch)搭建模型20-基于pytorch搭建文本生成视频的生成对抗网络，技术创新点介绍
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能(pytorch)搭建模型20-基于pytorch搭建文本生成视频的生成对抗网络，技术创新点介绍，随着人工智能和深度学习技术的飞速发展，文本到视频生成已经成为计算机视觉领域中一个重…
葫芦书笔记----生成模型
图去书里看。
生成模型
生成模型就是要让机器找到产生数据的概率分布P(x)P(x)P(x).
变分自编码器基础知识
###简述VAE的基本思想，以及它时如何用变分推断方法进行训练的？
详细：
自编码器（AE）：标准的A…
基于SRGAN的人脸图像超分辨率
引言
SRGAN是第一个将GAN用在图像超分辨率上的模型。在这之前，超分辨率常用的损失是L1、L2这种像素损失，这使得模型倾向于学习到平均的结果，也就是给低分辨率图像增加“模糊的细节”。SRGAN引入GAN来解决这个问题。GAN可以生成“真实”的图像…
风格迁移0-04：stylegan-论文超详细解读(持续更新修改)
以下链接是个人关于stylegan所有见解，如有错误欢迎大家指出，我会第一时间纠正，如有兴趣可以加微信：17575010159 相互讨论技术。 风格迁移0-00：stylegan-目录-史上最全：https://blog.csdn.net/weixin_430137…
Generative Adversarial Nets 论文阅读笔记
Paper: Generative Adversarial Nets
Author: Ian J. Goodfellow et al.
Publication: 2014, NIPS文章目录1 背景2 创新点3 核心方法4 理论推导4.1 训练算法4.2 全局优化的结束：$p_gp_{data}$命题1： 当G是确定的时候，最优的判别器是ÿ…
BIGVGAN: A UNIVERSAL NEURAL VOCODER WITHLARGE-SCALE TRAINING——TTS论文阅读
笔记地址：https://flowus.cn/share/a16a61b3-fcd0-4e0e-be5a-22ba641c6792 【FlowUs 息流】Bigvgan
论文地址：
BigVGAN: A Universal Neural Vocoder with Large-Scale Training
Abstract
背景：
最近基于生成对抗网络（GAN&am…
【论文笔记】SemiCDNet：基于GAN的半监督遥感影像变化检测方法
本文是论文《SemiCDNet: A Semisupervised Convolutional Neural Network for Change Detection in High Resolution Remote-Sensing Images》的阅读笔记。 文章转自：https://blog.csdn.net/qq_41647438/article/details/108696348 SemiCDNet: A Semisupervised Con…
【论文笔记】LARA：基于GAN的解决冷启动问题的推荐系统
本文是关于论文《LARA: Attribute-to-feature Adversarial Learning for New-item Recommendation》的阅读笔记。 由于冷启动问题的存在，在电商网站中为用户推荐新物品是一个极具挑战的问题，为了解决该问题，文本提出的 LARA 模型是 adversari…
Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks 论文阅读笔记
Paper: Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks
Author: Alec Radford, et al。
Publication: arXiv, 2015。文章目录1 背景2 创新点3 核心方法3.1 为稳定DCGAN的训练作出的选择3.2 实验经验的参数选择3.3 数据集的选…
应用在SMPS中的GaN／氮化镓
开关模式电源（Switch Mode Power Supply，简称SMPS），又称交换式电源、开关变换器，是一种高频化电能转换装置，是电源供应器的一种。其功能是将一个位准的电压，透过不同形式的架构转换为用户端所需…
一点思考｜漫谈 AI 中的「反馈」机制
前言：生物世界中的正负反馈机制能够促进生物进化，为生物圈的良好生态提供保障。本文探究反馈机制在深度神经网络中的体现，由于笔者知识浅薄，故仅列举个人认知范围内的以下几种「反馈」示例。（本文初稿诞生于2022年12月…
人工智能(pytorch)搭建模型23-pytorch搭建生成对抗网络(GAN):手写数字生成的项目应用
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能(pytorch)搭建模型23-pytorch搭建生成对抗网络(GAN):手写数字生成的项目应用。生成对抗网络（GAN）是一种强大的生成模型，在手写数字生成方面具有广泛的应用前景。通过生成…
应用在LCD显示器电源插头里的氮化镓（GaN)MTC-65W1C
LCD（Liquid Crystal Display）显示器是利用液晶显示技术来进行图像表现的显示装置，从液晶显示器的结构来看，无论是笔记本电脑还是桌面系统，采用的LCD显示屏都是由不同部分组成的分层结构。LCD显示器按照控制方式不同可分…
简单理解GAN对抗神经网络
1.简介
先上一张，我最喜欢的流程图G是一个生成式的网络，它接收一个随机的噪声z（随机数），通过这个噪声生成图像D是一个判别网络，判别一张图片是不是“真实的”。它的输入参数是x，x代表一张图片&…
TensorFlow+深度学习笔记5
TensorFlow深度学习笔记5
标签（空格分隔）： TensorFlow深度学习笔记 ##本周掌握的内容：
理解了GAN网络的历史、结构、重要性；学习了pix2pix论文，并在facades数据集上面完成模型训练和测试。在pix2pix的基础…
风格迁移0-00：stylegan-目录-史上最全
接下来，我会为大家解析解析stylegan，之前的文章，如人脸识别： 人脸识别0-00：insightFace-目录-史上最全， 我都讲解得十分详细，该次的stylegan，我不知道自己会讲解到什么地步ÿ…
【Ga2O3】反偏应力和质子辐照对氧化镓二极管的影响
【APL】Synergistic effect of electrical bias and proton irradiation on the electrical performance of β-Ga2O3 p–n diode
本研究探讨了电偏压和质子辐照对β-Ga2O3 p-n二极管电气性能的协同影响。研究主要关注了这些影响对器件缺陷的作用，并通过实验研究了…
【AI算法学习】基于AutoEncoder的生成对抗网络
基于AutoEncoder的生成对抗网络：VAE-GAN AutoEncoderVAEGANVAE-GANDCGANInfoGANss-InfoGAN论文链接 "
生成模型（Generative modeling）"已成为机器学习的一个较为广泛的领域。在图像这种流行数据上，每张图像都有数千数万…
源码干货 | 手把手教你使用TensorFlow生成对抗样本
本文来源于云栖社区，原文点击这里。 如果说卷积神经网络是昔日影帝的话，那么生成对抗已然成为深度学习研究领域中一颗新晋的耀眼新星，它将彻底地改变我们认知世界的方式。 对抗学习训练为指导人工智能完成复杂任务提供了一个全新的思路&#…
文本到3D肖像最强生成方案！DiffusionGAN3D: 3D GANs和Diffusion先验强强联合！
本文介绍了一个新型框架DiffusionGAN3D，旨在改善文本引导的3D域适应和生成，以及解决现有方法在这些任务中存在的问题，如 inflexibility（缺乏灵活性）、instability（不稳定性）和low fidelity&…
styleGAN记录
前言
最近需要看一些gan相关的工作，所以写个博客记录一下开个坑。
由于也不知道啥时候能写完，这里看到一篇写的还可以的博文，着急的朋友可以移步 从零带你入门stylegan~stylegan3的技术细节 styleGAN v1 styleGAN v2
styleGANv2-tiny 实践…
MTC-PD65W1C-CTA1快充电源-使用MTC-650V Cascode D-GaN
本电源模块是65W单一C界面，其输出电压由协议IC可以控制5V/3A, 9V/3A, 15V/3A, 20V/3.25A等电压输出，使用QR/DCM反驰式电路架构于输出20V重载时可达93%效率及功率密度可达1.5W/cm3，本系统采用同系列控制单晶片：QR一次侧控制IC驱动M…
可该变某一属性的GAN:Hijack-GAN
博客与论文：https://mp.weixin.qq.com/s/VpaoKFvKVKM-ajNYFrwuPA
Hijack-GAN可以改变生成图片某一个属性，比如性别、微笑、年龄等属性，其他属性尽可能的保持。 Pre-trained Task Models模型抽取属性信息M(G(z))。用（z, M(G(z)))…
【低照度图像增强系列（3）】EnlightenGAN算法详解与代码实现
前言 ☀️ 在低照度场景下进行目标检测任务，常存在图像RGB特征信息少、提取特征困难、目标识别和定位精度低等问题，给检测带来一定的难度。 🌻使用图像增强模块对原始图像进行画质提升，恢复各类图像信息，再使用目标检…
RankSRGAN阅读笔记
1. 摘要
生成对抗网络（GAN）已经证明了恢复单图像超分辨率（SISR）的真实细节的潜力。 为了进一步提高超分辨率结果的视觉质量，PIRM2018-SR Challenge采用感知矩形来评估感知质量，例如PI，NIQE和Ma…
【深度学习】gan网络原理生成对抗网络
【深度学习】gan网络原理生成对抗网络
GAN的基本思想源自博弈论你的二人零和博弈，由一个生成器和一个判别器构成，通过对抗学习的方式训练，目的是估测数据样本的潜在分布并生成新的数据样本。
1.下载数据并对数据进行规范
transform tran…
【论文笔记】AIR-Net：基于GAN的配准模型
本文是论文《Adversarial Image Registration with Application for MR and TRUS Image Fusion》的阅读笔记。 文章提出了一个基于GAN的对MRI和经直肠超声（TRUS）图像进行多模态配准的有监督网络模型AIR-Net，其中MRI被当作固定图像，…
十个生成模型(GANs)的最佳案例和原理
生成对抗网络（GANs）是一种能“教会”计算机胜任人类工作的有趣方法。一个好的对手能让你成长更快，而GANs背后就是“从竞争中学习”的思路。
GANs最先是由蒙特利尔大学的Ian Goodfellow提出，已在图像生成和风格迁移等领域获得了巨大…
生成对抗网络GAN---生成mnist手写数字图像
生成对抗网络GAN—生成mnist手写数字图像
最近刚开始接触gan，拿来主义实现了一个gan，主要参考一下两个链接： 生成对抗网络GAN—生成mnist手写数字图像示例（附代码） 对抗生成网络学习（一）——GA…
什么是生成对抗网络 （GAN）？
什么是生成对抗网络 （GAN）？ 钦吉兹赛义德贝利 一、说明 GAN（Generative Adversarial Network）网络是一种深度学习模型，由两个神经网络——生成器和判别器组成。生成器负责生成虚假的数据，而判别…