patchGAN－patch判别器的理解和多种写法（tensorflow)

最新推荐文章于 2025-06-15 11:29:49 发布
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分类专栏： 图像处理 深度学习 python
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CV_YOU/article/details/83153825
本文详细介绍了V-GAN-tensorflow项目,这是一个基于TensorFlow实现的生成对抗网络(GAN)变种,旨在解决传统GAN训练过程中的不稳定性问题.通过引入价值函数和策略梯度,提高模型的训练效率和生成质量.项目提供了详细的代码实现和实验结果,适合对GAN感兴趣的研究人员和开发者学习参考.

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Patch-GAN 的理解
南淮北安的博客
12-01 8004
文章目录一、Patch-GAN 理解二、Patch-GAN 的解释 一、Patch-GAN 理解 GAN一般情况下的网络结构，在一些人的实验中已经表明对于要求高分辨率、高细节保持的图像领域中并不适合，有些人根据这一情况设计了PatchGAN的思路。 这种GAN的差别主要是在于Discriminator上，一般的GAN是只需要输出一个true or fasle 的矢量，这是代表对整张图像的评价； 但...
GAN学习之路（四）：马尔可夫判别器（PatchGAN）
以笔为剑的唐吉坷德
04-29 2万+
概念 马尔可夫判别器是判别模型的一种。 基于CNN的分类模型有很多种，很多网络都是在最后引入了一个全连接层，然后将判别的结果输出（输出结点）。 马尔可夫判别器则是不一样，直观来看，它完全由卷积层构成，最后输出的是一个n*n的矩阵，最后取输出矩阵的均值作为True/False的输出。 事实上，输出矩阵中的每一个输出，代表着原图中一个感受野，对应了原图的一片（patch），而具有这样结构的GAN被称为...
【转载】一文看懂PatchGAN
菜鸟起飞
08-03 6323
最近看到PatchGAN很是好奇原理是什么，发现网上很多介绍的并不清楚．故墙外墙内来回几次，大概是清楚了． PatchGAN PatchGAN其实指的是GAN的判别器，将判别器换成了全卷积网络．这么说并不严谨，PatchGAN和普通GAN判别器是有区别的，普通的GAN判别器是将输入映射成一个实数，即输入样本为真样本的概率．PatchGAN将输入映射为NxN的patch(矩阵)Ｘ，Xij的值代表每个patch为真样本的概率，将Xij​求均值，即为判别器最终输出，X其实就是卷积层输出的特征图．从这个特征图可以
图像生成系列(GAN-Based)
最新发布
qq_40624830的博客
06-15 1435
图像生成系列(GAN-Based)
PatchGAN
Beryl的博客
07-31 1万+
出自Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks 原文如下 3.2.2 Markovian discriminiator (PatchGAN) L2和L1损失函数有可能在图像生成中造成模糊结果。尽管这些对高频清晰度而言效果较差，但在许多情况下仍能准确地捕获低频。对于这些问题，我们不需要一个全新的网络在低频部分...
图解pix2pix(PatchGAN) ,pix2pixHD,vid2vid,SPADE
子燕若水的博客
06-01 1万+
网络结构 优化object： This motivates restricting the PatchGAN discriminator to only model high-frequency structure, relying on an L1 term to force low-frequency correctness . In order to model high-frequencies, it is sufficient to restrict our attent...
马尔可夫判别器（PatchGAN）
butiful1的博客
02-19 9200
马尔可夫判别器（PatchGAN） 马尔可夫判别器的区别： 1.基于CNN的分类模型有很多种，很多网络都是在最后引入了一个全连接层，然后将判别的结果输出。 2.马尔可夫判别器是由卷积层构成，最后输出一个n*n的矩阵，最后取输出矩阵的均值作为True/False的输出。 3.事实上，输出矩阵中的每个数据代表着原图中一个感受野，对应了原图的一片(patch),这样的GAN称PatchGAN. 在图像风格迁移领域中——风格迁移分为两部分 第一：内容部分是指生成图像和原图像在内容(语义)上的相似性 第二：纹理部分是
基于UNet、PatchGan网络的地震叠加数据去噪方法-tensorflow、Pytorch实现.zip
03-28
本项目基于两种经典的深度学习模型——UNet和PatchGAN，结合TensorFlow和PyTorch框架进行实现。 UNet是一种全卷积神经网络，最初应用于医学图像分割，因其U形结构而得名。在网络的编码部分，它通过卷积层对输入图像...
google-vit-base-patch16-224.rar
03-03
该模型由Google的研究人员开发，用于图像分类和其他视觉任务。 在ViT模型中，图像被分割成一系列固定大小的块（或“patches”），然后这些块被线性嵌入到一个高维空间中。这些嵌入向量随后被输入到一个标准的...
Deep-image-analogy-TensorFlow-master_python_patchmatch算法_patchma
09-30
使用python实现的patchmatch算法，该代码主要实现补丁匹配算法，有两个patchmatch代码：PatchMatch.py??和PatchMatch_Bidirectional.py。最后一个用于代码DeepImageAnalogy
xtensa-esp32-elf-gcc8_4_0-esp-2021r2-patch5-win32.zip
12-25
"xtensa-esp32-elf-gcc8_4_0-esp-2021r2-patch5-win32.zip"是Espressif Systems为ESP32平台提供的官方交叉编译工具链，包含了针对ESP32架构的Xtensa GCC编译器，以及其他必要的开发工具，如GDB调试器和Makefile工具...
Patch GAN的理解
landing_guy_的博客
11-08 1万+
介绍Panch Gan和代码
PatchGAN框架源码
Miao的博客
03-21 4087
在看一篇大面积遮挡人脸修复的论文（Identity Preserving Face Completion for Large Ocular Region Occlusion）时，判别器阶段使用了PatchGAN框架，发现这个框架还很有趣，说实话搭建得真好。 查了下，有人已经分享出源码了，这里给一个链接https://github.com/ChengBinJin/V-GAN-tensorflow ...
一文看懂PatchGAN
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明月几时有，把酒问青天
03-01 5万+
最近看到PatchGAN很是好奇原理是什么，发现网上很多介绍的并不清楚．故墙外墙内来回几次，大概是清楚了． PatchGAN其实指的是GAN的判别器，将判别器换成了全卷积网络． 这么说并不严谨，PatchGAN和普通GAN判别器是有区别的，普通的GAN判别器是将输入映射成一个实数，即输入样本为真样本的概率．PatchGAN将输入映射为NxN的patch(矩阵)Ｘ，XijX_{ij}Xij​的值代表...
【PatchGAN】Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks
weixin_43728604的博客
01-26 9259
PatchGAN论文重点记录
PatchGAN的理解
今晚打老虎
11-11 4937
概念 马尔可夫判别器（PatchGAN）是判别模型的一种 基于CNN的分类模型有很多种，很多网络都是在最后引入了一个全连接层，然后将判别的结果输出（输出结点）。 马尔可夫判别器则是不一样，直观来看，它完全由卷积层构成，最后输出的是一个n*n的矩阵，最后取输出矩阵的均值作为True/False的输出。 事实上，输出矩阵中的每一个输出，代表着原图中一个感受野，对应了原图的一片（patch），而具有这...
深度学习《patchGAN》
qq_29367075的博客
12-05 8355
这一篇比较简单，于是也就简单学习下。 在以往的GAN学习中，判别器D网络的输出是一个标量，介于0~1之间，代表是真实图片的概率。 而patchGAN则是输出是NxN的矩阵X，每一个元素x[i][j]表示一个patch，对应于图像的一个感受野，最后取各个patch部位的均值来表示最后总的来看是真实图片的概率。 直观上理解就可以了，普通GAN输出一个数，像是一言堂，PatchGAN输出一个矩阵，最终结果求平均，考虑到图像的不同部分的影响，就像考虑了多人的建议然后给出决定。 实际上，一些研究表明对于要求高分辨率、
对patchGAN的理解
清慎的博客
04-11 3775
在做高分辨率的生成模型时，看参考代码备注用了patchGAN。我望文生义觉得是把图像切成一个个小的patch来进行判别，但源码中用的就是普通的卷积，不得其解。查阅资料后得出结论 patchGAN的判别器就是普通全卷积网络 那为什么要叫patchGAN呢，官方作者给出了以下回答： 翻译过来就是说，对图像的patch进行真假判断是patchGAN的理念，而全卷积网络恰好就是对图...
关于PatchGAN的理解
taoqick的专栏
02-10 544
但是PatchGAN输出的是一个N x N的矩阵，这个N x N的矩阵的每一个元素，比如a(i,j) 只有True or False 这两个选择（label 是 N x N的矩阵，每一个元素是True 或者 False），这样的结果往往是通过卷积层来达到的，因为逐次叠加的卷积层最终输出的这个N x N 的矩阵，其中的每一个元素，实际上代表着原图中的一个比较大的感受野，也就是说对应着原图中的一个Patch，因此具有这样结构以及这样输出的GAN被称之为Patch GAN。
patchgan判别器具体结构
03-26
<think>好的，我现在需要回答用户关于PatchGAN判别器具体结构的问题。首先，用户已经提供了一些引用资料，我需要仔细查看这些引用来提取相关信息。 首先，引用[2]提到PatchGAN是一个ConvNet，独立处理每个图像块，用于GAN的鉴别器。这说明PatchGAN可能由卷积层构成，处理局部图像区域。接下来，引用[4]提到基于U-Net的架构和逐像素反馈，以及CutMix数据增强。这部分可能涉及判别器的层次结构和正则化技术。 用户的问题是关于结构，所以需要详细说明各层的组成。通常，判别器由多个卷积层组成，可能包括下采样层、激活函数、归一化层等。比如，输入图像经过卷积层，逐渐减小空间尺寸，增加通道数，最后输出一个矩阵或单个值。但PatchGAN的特点是对每个图像块进行处理，输出的是一个响应图，每个点对应输入的一个区域。 此外，引用[4]提到U-Net架构，这可能指判别器包含跳跃连接，将低级特征与高级特征结合，帮助生成器获得更详细的反馈。不过，通常U-Net用于生成器，但这里提到判别器使用U-Net，可能结构有所不同，需要结合引用来解释。 然后，需要考虑如何将这些信息整合成清晰的结构描述。比如，输入层→卷积块（Conv2D、LeakyReLU、归一化）→重复下采样→输出卷积层。可能使用70×70的PatchGAN，即每个输出单元对应输入图像的70×70区域。同时，输出是N×N的矩阵，每个元素表示对应区域的真实性概率。 另外，引用[4]中的逐像素一致性正则化技术可能影响判别器的训练方式，但结构上可能不直接影响，而是在损失函数或训练过程中应用。这部分可能作为结构的一个补充说明。 需要确保使用正确的术语，如卷积层参数（滤波器数量、核大小、步长）、激活函数类型（如LeakyReLU），以及是否使用实例归一化或批归一化。例如，常见的设置是使用4x4卷积核，步长2，进行下采样，通道数逐层加倍。 最后，根据用户提供的示例，回答需要结构化，分点说明结构特点，可能结合示意图或代码示例。但用户没有要求代码，所以可能需要用文字描述各层结构，并引用相关文献支持。 需要验证引用内容是否准确，比如引用[2]提到ConvNet处理每个patch，引用[4]提到U-Net和逐像素反馈，这可能意味着判别器具有编码器-解码器结构，但通常PatchGAN判别器是编码器结构，最后输出矩阵。可能U-Net在这里是生成器的结构，而判别器可能还是传统的卷积堆叠。需要仔细核对引用内容，避免混淆。 综上，整理出PatchGAN判别器的结构要点：卷积层堆叠、处理局部区域、输出响应图、具体参数设置，并结合引用中的U-Net和正则化技术进行说明。可能需要指出不同任务中的结构变体，如是否使用U-Net或其他改进。</think>### PatchGAN判别器具体结构 PatchGAN判别器是生成对抗网络（GAN）中常用的判别器架构，其核心特点是通过**局部感受野**对图像进行逐块判别，而非整体判断。这种结构特别适合处理纹理细节和局部特征[^2][^4]。 #### 1. 基本结构层次 典型PatchGAN判别器包含以下层次（以输入尺寸$256 \times 256$为例）： | 层级类型 | 参数配置 | 输出尺寸 | 说明 | |----------------|------------------------------------|---------------|--------------------------| | 输入层 | 3通道RGB图像 | 256x256x3 | 接收原始图像输入 | | 卷积块1 | 64个4x4卷积核，步长2，填充1 | 128x128x64 | LeakyReLU(α=0.2)激活 | | 卷积块2 | 128个4x4卷积核，步长2，填充1 | 64x64x128 | 实例归一化 + LeakyReLU | | 卷积块3 | 256个4x4卷积核，步长2，填充1 | 32x32x256 | 实例归一化 + LeakyReLU | | 卷积块4 | 512个4x4卷积核，步长1，填充1 | 32x32x512 | 实例归一化 + LeakyReLU | | 输出层 | 1个4x4卷积核，步长1，填充1 | 30x30x1 | Sigmoid激活输出响应矩阵 | 其中，最终输出的$30 \times 30$矩阵中每个元素对应输入图像中$70 \times 70$区域的真伪概率[^1][^2]。 #### 2. 核心结构特点 - **局部感受野设计** 每个输出节点仅感知输入图像的局部区域（如$70 \times 70$），这种设计： - 减少参数量，提升训练效率 - 增强对纹理细节的捕捉能力 - 可通过调整感受野大小平衡全局/局部特征关注度[^4] - **多尺度特征融合** 改进型PatchGAN会融合不同层级的特征： ```python # 示例：U-Net判别器的跳跃连接 def forward(self, x): x1 = self.conv1(x) # 低级特征 x2 = self.conv2(x1) # 中级特征 x3 = self.conv3(x2) # 高级特征 return self.final(torch.cat([x1, x2, x3], dim=1)) # 特征拼接 ``` 这种结构通过跳跃连接实现多尺度特征融合，提升对语义结构的判别能力[^4]。 #### 3. 变体结构对比 | 类型 | 感受野大小 | 输出尺寸 | 适用场景 | |--------------|------------|-----------|------------------------| | 经典PatchGAN | 70x70 | 30x30 | 通用图像生成任务 | | PixelGAN | 1x1 | 256x256 | 色彩分布校正 | | ImageGAN | 全图 | 1x1 | 全局一致性判断 | #### 4. 训练优化技术 - **逐像素一致性正则化** 在损失函数中引入： $$ \mathcal{L}_{cons} = \mathbb{E}_{x}[\| D(x) - D(\text{CutMix}(x)) \|_1] $$ 强制判别器关注语义层面的差异而非简单纹理。 - **谱归一化约束** 对卷积层权重$W$施加约束： $$ \bar{W} = \frac{W}{\sigma(W)} $$ 其中$\sigma(W)$为权重矩阵的谱范数，可提升训练稳定性。 ---
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