本文來自《Age Progression/Regression by Conditional Adversarial Autoencoder》,時間線為2017年2月。 該文很有意思,是如何通過當前圖片生成你不同年齡時候的樣子。 假設給你一張人臉(沒有告訴你多少歲)和一堆網上爬取的人臉圖像 ...
The issus in Age Progression Regression by Conditional Adversarial Autoencoder CAAE Today I tried a new project named:Face Aging CAAE Paper Name: Age Progression Regression by Conditional Adversarial ...
2017-03-30 15:43 1 2277 推薦指數:
本文來自《Age Progression/Regression by Conditional Adversarial Autoencoder》,時間線為2017年2月。 該文很有意思,是如何通過當前圖片生成你不同年齡時候的樣子。 假設給你一張人臉(沒有告訴你多少歲)和一堆網上爬取的人臉圖像 ...
論文:《Conditional Generative Adversarial Nets》 年份:2014年 引言 原始的GAN過於自由,訓練會很容易失去方向,導致不穩定且效果差。比如說GAN生成MNIST數字的過程,雖然可以生成數字,但生成的結果是隨機的(因為是根據輸入的隨機噪聲 ...
Learning Face Age Progression: A Pyramid Architecture of GANs Abstract 人臉年齡發展有着兩個重要的需求,即老化准確性和身份持久性,但是在文獻中都 ...
Introduction 1. develop a common framework for all problems that are the task of predicting pixels ...
出處 CVPR2017 Motivation 嘗試用條件GAN網絡來做image translation,讓網絡自己學習圖片到圖片的映射函數,而不需要人工定制特征。 Introduction ...
Adversarial Camouflage: Hiding Physical-World Attacks with Natural Styles 組員:張榮華 黎君玉 楊根 1問題描述 神經網絡(DNNS)是一類功能強大的模型,在各種人工智能系統中得到了廣泛的應用,但其易受到對抗例子的攻擊 ...
https://github.com/neverUseThisName/Decorrelated-Adversarial-Learning Decorrelated Adversarial Learning for Age-Invariant Face ...
前言 AutoEncoder是深度學習的另外一個重要內容,並且非常有意思,神經網絡通過大量數據集,進行end-to-end的訓練,不斷提高其准確率,而AutoEncoder通過設計encode和decode過程使輸入和輸出越來越接近,是一種無監督學習過程。 AutoEncoder ...