[深度学习论文笔记][Image Reconstruction] Understanding Deep Image Representations by Inverting Them

最新推荐文章于 2024-11-19 13:28:22 发布
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分类专栏： CNN Papers 文章标签： CNN Deep Learning Papers Computer Vision Image Reconstruction
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Hao_Zhang_Vision/article/details/52980048
本文探讨了深度学习中图像表示的理解，通过逆向重构来揭示CNN如何编码图像。研究发现，表示会忽略如光照或视角等不相关差异。实验使用了p-norm和总变差（TV）作为正则化器，平衡不同损失项以得到重构图像。结果表明，卷积层保持了图像的真实感，全连接层则重构为类似但不完全相同的图像组成部分，丢失位置信息但保留了某些区分特征。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Mahendran, Aravindh, and Andrea Vedaldi. “Understanding deep image representations by inverting them.” 2015 IEEE conference on computer vision and pattern recognition 

(CVPR). IEEE, 2015. (Citations: 142).


1 Motivation
Given an intermediate layer’s representation of an image, to which extent is it possible to reconstruct the image itself?


Note that the representations collapse irrelevant differences in images (e.g. illumination or viewpoint), so that the representation should not be uniquely invertible.


2 Idea

Starting from random noise, find an image whose representations best matches the given one.


Where A is the given representation, Â is the one of the image X. (X) is the regul

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通过反转它们来理解较深的图像表示 基于Mehandran和Veldadi（ ）的论文“通过反转它们来理解深层图像表示”来重构图像内容。 本文说明了如何使用卷积层的特征图（特征检测器）来重建图像。可以理解的是，较高的层保留了较少的图像细节，因此很难对其进行重建。 原因是更高的层更多地关注复杂和区分性的特征。 该存储库提供了两个ipython笔记本。 我们在一个笔记本上使用了预训练的VGG19，而在第二个笔记本上使用了作为单独文件提供的预训练卷积网络.VGG19模型能够重构复杂的3D图像，而另一个模型在MNIST数据集上进行了预训练并且能够重构手写数字。 有关代码和重建的图像，请参考笔记本。
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04-20
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论文阅读—3D Heart Image Reconstruction and Visualization with Marching Cubes Algorithm
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