#參數設置import sys sys.path.append("/home/hxj/anaconda3/lib/python3.6/site-packages") from torchvisi ...
StarGAN的引入是為了解決多領域間的轉換問題的,之前的CycleGAN等只能解決兩個領域之間的轉換,那么對於含有C個領域轉換而言,需要學習C C 個模型,但StarGAN僅需要學習一個,而且效果很棒,如下: 創新點:為了實現可轉換到多個領域,StarGAN加入了一個域的控制信息,類似於CGAN的形式。在網絡結構設計上,鑒別器不僅僅需要學習鑒別樣本是否真實,還需要對真實圖片判斷來自哪個域。 整個 ...
2018-10-14 09:51 4 10682 推薦指數:
#參數設置import sys sys.path.append("/home/hxj/anaconda3/lib/python3.6/site-packages") from torchvisi ...
AVOD 論文理解與代碼解讀 論文簡析 概述 網絡結構 BEV map 特征提取 rpn 網絡 特征融合 第二階段檢測網絡 box 編碼 方向確定 代碼解讀 ...
PointNet網絡深度學習在點雲處理上的先驅,這個團隊又提出了PointNet++模型。以下是我學習之余的總結,一是理清自己的思路,二是於無意看到這篇博文的您一起學習。 一、PointNet的問題 ...
簡介 3D展示有以下幾種常見情況: multi-view images(多視角的圖片)+2D CNN:圖片表示3D數據存在失真。 vulmetric data(3D體素)+3D CNN: ...
---恢復內容開始--- Motivation 使用單組的生成器G和判別訓練圖片在多個不同的圖片域中進行轉換 效果確實很逆天,難怪連Good Fellow都親手給本文點贊 Introduc ...
Abstract 最近在兩個領域上的圖像翻譯研究取得了顯著的成果。但是在處理多於兩個領域的問題上,現存的方法在尺度和魯棒性上還是有所欠缺,因為需要為每個圖像域對單獨訓練不同的模型。為了解決該問題,我們提出了StarGAN方法 ...
引言 介紹 目前精度高的檢測器都是基於two-stage,proposal-driven機制,第一階段生成稀疏的候選對象位置集,第二階段使用CNN進一步將每個候選位置分為前景或者背景以及 ...
學習語義分割反卷積網絡DeconvNet 一點想法:反卷積網絡就是基於FCN改進了上采樣層,用到了反池化和反卷積操作,參數量2億多,非常大,segnet把兩個全連接層去掉,效果也能很好,顯著減少了參 ...