the Contextual Loss论文理解

最新推荐文章于 2024-09-15 07:32:26 发布
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探讨了通过上下文损失(Contextual Loss)改进GAN训练，维持图像自然统计特性的方法。该方法通过比较特征分布，设计了一种计算简单且易于处理的损失函数，用于生成具有自然特征分布的图像。实验表明，这种方法在感知质量和训练效率方面优于传统方法。 
       Maintaining Natural Image Statistics with the Contextual Loss 2018

https://github.com/roimehrez/contextualLoss
http://cgm.technion.ac.il/Computer-Graphics-Multimedia/Software/Contextual/
问题
GAN:他们很难训练，结果仍然经常受到人为因素的影响。
方法
其目标是训练一个前馈CNN，以保持自然的内部统计。
效果
明确地观察图像中特征的分布，训练网络生成具有自然特征分布的图像。GAN训练优于以前的方法，生成的图像在感知上更真实，同时减少所需的训练图像的数量的数量级。
想法
我们能训练CNN生成显示自然统计的图像吗?
做法
比较特征分布
提出一种计算简单且易于处理的类似于KL近似值的，为比较没有空间对齐的图像而设计的contextual loss.
1.应用于GAN
2.非图像数据

如何度量两个分布之间的差异
在这里插入图片描述
这需要从特征集X = {xi}和Y = {yj}近似化参数化密度PX, PY。最常用的方法是使用多元核密度估计(MKDE)，将概率PX(pk)和PY (

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CVPR 2018 | Generative Image Inpainting with Contextual Attention 阅读笔记（翻译）
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08-20 1099
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【论文阅读】Hierarchical Multi-modal Contextual Attention Network for Fake News Detection --- 虚假新闻检测，多模态
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生成对抗网络论文《Contextual RNN-GANs for Abstract Reasoning Diagram Generation》阅读笔记
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