#参数设置import sys sys.path.append("/home/hxj/anaconda3/lib/python3.6/site-packages") from torchvisi ...
StarGAN的引入是为了解决多领域间的转换问题的,之前的CycleGAN等只能解决两个领域之间的转换,那么对于含有C个领域转换而言,需要学习C C 个模型,但StarGAN仅需要学习一个,而且效果很棒,如下: 创新点:为了实现可转换到多个领域,StarGAN加入了一个域的控制信息,类似于CGAN的形式。在网络结构设计上,鉴别器不仅仅需要学习鉴别样本是否真实,还需要对真实图片判断来自哪个域。 整个 ...
2018-10-14 09:51 4 10682 推荐指数:
#参数设置import sys sys.path.append("/home/hxj/anaconda3/lib/python3.6/site-packages") from torchvisi ...
AVOD 论文理解与代码解读 论文简析 概述 网络结构 BEV map 特征提取 rpn 网络 特征融合 第二阶段检测网络 box 编码 方向确定 代码解读 ...
PointNet网络深度学习在点云处理上的先驱,这个团队又提出了PointNet++模型。以下是我学习之余的总结,一是理清自己的思路,二是于无意看到这篇博文的您一起学习。 一、PointNet的问题 ...
简介 3D展示有以下几种常见情况: multi-view images(多视角的图片)+2D CNN:图片表示3D数据存在失真。 vulmetric data(3D体素)+3D CNN: ...
---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 Introduc ...
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 ...
引言 介绍 目前精度高的检测器都是基于two-stage,proposal-driven机制,第一阶段生成稀疏的候选对象位置集,第二阶段使用CNN进一步将每个候选位置分为前景或者背景以及 ...
学习语义分割反卷积网络DeconvNet 一点想法:反卷积网络就是基于FCN改进了上采样层,用到了反池化和反卷积操作,参数量2亿多,非常大,segnet把两个全连接层去掉,效果也能很好,显著减少了参 ...