SCAM! Transferring humans between images with Semantic Cross Attention ModulationIntroduction作者首先用编码器E对目标对象进行编码,得到目标潜码。然后,我们对姿态和背景引用的背景和语义掩码进行编码。最后,生成器G合成一个图像,在这个图像中,被摄对象被转换成所需的背景和姿态。​ 给定一个源...

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pytorch2.0安装与体验介绍pytorch2.0 相对1.x进行了大版本更新,向下兼容!!!!通过官网阅读可知他最大的更新是torch.compile(),通过编译的方式,用一行代码实现模型的稳定加速。compiled_model = torch.compile(model)这个语句返回一个原来模型的引用,但是将forward函数编译成了一个更优化的版本。官方同时提供一些参数可以使用:...

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深度卷积生成对抗网络DCGAN的框架DCGAN设计规则为了使GAN能够很好地适应卷积神经网络架构,DCGAN提出了四点架构设计规则,分别是:使用卷积层替代池化层去除全连接层使用批归一化(batch normalization)使用恰当的激活函数详细解释:第一点:把传统卷积网络中的池化层全部去除,使用卷积层代替。对于判别器,我们使用步长卷积(strided convolution)来代替池化层...

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1. 理解生成对抗网络1.1 什么是生成对抗网络1.1.1 大白话版知乎上有一个很不错的解释,大家应该都能理解:假设一个城市治安混乱,很快,这个城市里就会出现无数的小偷。在这些小偷中,有的可能是盗窃高手,有的可能毫无技术可言。假如这个城市开始整饬其治安,突然开展一场打击犯罪的「运动」,警察们开始恢复城市中的巡逻,很快,一批「学艺不精」的小偷就被捉住了。之所以捉住的是那些没有技术含量的小偷,是...

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ResNet网络ResNet的亮点超深的网络结构(超过1000层)提出residual(残差结构)模块。使用Batch Normalization 加速训练(丢弃dropout)。为什么采用residual?在ResNet提出之前,所有的神经网络都是通过卷积层和池化层的叠加组成的。人们认为卷积层和池化层的层数越多,获取到的图片特征信息越全,学习效果也就越好。但是在实际的试验中发现,随着卷积层...

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