論文信息 論文標題:Generative Adversarial Networks論文作者:Ian J. Goodfellow, Jean Pouget-Abadie ......論文來源:2014, NIPS論文地址:download 論文代碼:download ...
Unsupervised Anomaly Detection with Generative Adversarial Networks to Guide Marker Discovery Intro 本文提出利用GAN來做異常檢測,大致思想為,先使用正常方式訓練生成器G,訓練完成后固定G的參數,給定一張圖片x,在latent space里去查詢與之最匹配的z,認為如果能找到一個合適的匹配,那么輸入 ...
2020-02-05 09:14 0 2044 推薦指數:
論文信息 論文標題:Generative Adversarial Networks論文作者:Ian J. Goodfellow, Jean Pouget-Abadie ......論文來源:2014, NIPS論文地址:download 論文代碼:download ...
Perceptual Generative Adversarial Networks for Small Object Detection 2017-07-11 19:47:46 CVPR 2017 This paper use GAN to handle the issue ...
Explaining and Harnessing Adversarial Examples 注:研究不深,純個人理解,可能有誤 1論文簡介: Szegedy提出有幾種機器學習的模型容易受到對抗樣本的攻擊。在訓練數據的不同子集上訓練的具有不同體系結構的模型會誤分類同一對抗樣本。這表明對抗樣本 ...
一、創新點和解決的問題 創新點 設計Region Proposal Networks【RPN】,利用CNN卷積操作后的特征圖生成region proposals,代替了Selective Search、EdgeBoxes等方法,速度上提升明顯; 訓練Region Proposal ...
Squeeze-and-Excitation Networks 簡介 SENet提出了一種更好的特征表示結構,通過支路結構學習作用到input上更好的表示feature。結構上是使用一個支路去學習如何評估通道間的關聯,然后作用到原feature map上去,實現對輸入的校准。支路的幫助 ...
Semi-Supervised Learning with Generative Adversarial Networks 引言:本文將產生式對抗網絡(GAN)拓展到半監督學習,通過強制判別器來輸出類別標簽。我們在一個數據集上訓練一個產生式模型 G 以及 一個判別器 D,輸入 ...
Abstract 在這篇論文中,我們提出了自注意生成對抗網絡(SAGAN),它是用於圖像生成任務的允許注意力驅動的、長距離依賴的建模。傳統的卷積GANs只根據低分辨率圖上的空間局部點生成高分辨率細節。在SAGAN中,可以使 ...
Spatial Transformer Networks 簡介 本文提出了能夠學習feature仿射變換的一種結構,並且該結構不需要給其他額外的監督信息,網絡自己就能學習到對預測結果有用的仿射變換。因為CNN的平移不變性等空間特征一定程度上被pooling等操作破壞了,所以,想要網絡能夠應對 ...