技术

 2019-04-14  334

在同一域下的图像和数据是符合一个整体流形分布的,一旦域中的数据缺失,能否利用已有的域中数据去还原丢失的数据呢?Collaborative GAN提出了一种新的缺失图像数据插补框架,称为协同生成对抗网络(CollaGAN)。CollaGAN是在现在已经成熟的单图像到图像生成的基础上,研究多域图像到图像的翻译任务,以便单个生成器和判别器网络可以使用剩余的干净数据集成功估计丢失的数据。

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技术

 2019-03-31  154

人脸属性编辑是建立在人脸识别和人脸生成基础上的应用技术,本博客将对人脸属性编辑在深度学习环境下应用做梳理。

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技术

 2019-03-09  290

图像模糊是影响图像质量的重要因素,显着降低了许多计算机视觉应用的性能,例如物体检测和人脸识别。随着深度神经网络的发展,计算机视觉领域的难题被一个个解决,单纯依靠先验核去实现图像去模糊的技术已经渐渐被取代。本文将针对CVPR2019 Unsupervised Domain-Specific Deblurring via Disentangled Representations一文进行分析,梳理一下基于深度神经网络下图像去模糊的实现方法。

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技术

 2019-02-26  484

人脸编辑可以在大多数图像编辑软件上得到实现,但是这都需要专业知识,例如了解在特定情况下使用哪些特定工具,以便按照想要的方式有效地修改图像,同时操作图像编辑软件也是耗时的。基于深度学习下图像编辑得到越来越多的重视和应用,在GAN的推动下,图像风格转换、图像修复、图像翻译等等在近几年有了长足的发展。这篇文章将介绍基于GAN损失的端到端可训练生成网络,在人脸修复上取得了很棒的结果,同时该模型也适用于有趣的人脸编辑。

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技术

 2019-01-23  1471

GAN在图像生成上取得了巨大的成功,这无疑取决于GAN在博弈下不断提高建模能力,最终实现以假乱真的图像生成。GAN自2014年诞生至今也有4个多年头了,大量围绕GAN展开的文章被发表在各大期刊和会议。以改进和分析GAN的数学研究、提高GAN的生成质量研究、GAN在图像生成上的应用(指定图像合成、文本到图像,图像到图像、视频)以及GAN在NLP和其它领域的应用。图像生成是研究最多的,并且该领域的研究已经证明了在图像合成中使用GAN的巨大潜力。本博客围绕An Introduction to Image Synthesis with Generative Adversarial Nets一文对GAN在图像生成应用做个综述。

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