Unpaired Portrait Drawing Generation via Asymmetric Cycle Mapping论文阅读3

最新推荐文章于 2020-10-22 01:05:03 发布
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3.1overview
概述了这篇文章里面的总体方法。
本文模型包含了两个生成器，生成器G把脸部的照片转化成为肖像画，生活器F再把生成的肖像画转化成为生成的照片（假照片），包含了两个判别器，一个是DdD_dDd​，判别真的肖像画以及生成的肖像画，一个是

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读论文 - Unpaired Portrait Drawing Generation via Asymmetric Cycle Mapping
weixin_42108775的博客
08-21 1071
昨天刚看了Cycle GAN，今天这篇CVPR2020跟Cycle GAN很类似，做的任务是基于非成对数据的肖像画生成，区别是采用了非对称的循环映射（参考Cycle GAN里的循环一致性 https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42108775/article/details/108102599） 论文下载：Unpaired Portrait Drawing Generation via Asymmetric Cycle Mapping 代码地址：https://github.com/
CVPR 2020之117篇GAN论文分类汇总清单
idol24的博客
06-20 3499
点击上方“机器学习与生成对抗网络”，关注"星标"获取有趣、好玩的前沿干货！前言：详细说明版可见：CVPR 2020最全GAN论文梳理汇总！，可后台回复GAN获取分类、...
Unpaired Portrait Drawing Generation via Asymmetric Cycle Mapping论文阅读1
SWLF的博客
09-20 324
这篇论文介绍了如何使用非对称的循环映射方法、非配对数据生成肖像画。 首先介绍什么是非配对的数据，一般的生成对抗网络需要的数据是成对的，比如我们要训练一个对抗网络能够根据我们提供的一张人脸的照片去生成人脸的素描，那么就需要非常多的人脸照片以及对应的人脸素描的数据，这些数据是严格对应的，需要甲这个人同一张人脸照片以及对应的人脸素描，非配对的数据是指，我们还是需要人俩照片和人脸的素描，但是二者之间并不需要一一的对应关系，我们可以用甲的人脸照片，以及乙的人脸素描去做训练，这样就大大降低了数据集获取的难度了。 然后
Unpaired-Portrait-Drawing:通过非对称循环映射生成未配对肖像画的代码（CVPR 2020）
03-20
通过非对称循环映射生成不成对的肖像画 我们为CVPR 2020论文“通过不对称循环映射生成不成对的肖像绘图”提供PyTorch实施。 该项目使用基于GAN的模型从面部照片生成艺术肖像画。 我们的拟议框架 样品结果 从左到右：输入，输出（样式1），输出（样式2），输出（样式3） 引文 如果您使用此代码进行研究，请引用我们的论文。 。 @inproceedings{YiLLR20, title = {Unpaired Portrait Drawing Generation via Asymmetric Cycle Mapping}, author = {Yi, Ran and Liu, Yong-Jin and Lai, Yu-Kun and Rosin, Paul L}, booktitle = {{IEEE} Conference on Computer V
Unpaired Portrait Drawing Generation via Asymmetric Cycle Mapping论文阅读2
SWLF的博客
09-20 262
相关工作： 2.1神经风格转换 Neural style transfer 介绍了使用卷积神经网络CNN进行风格迁移的做法，Gatys这些人使用预训练的神经网络模型对图片的内容特征以及图片的风格特征进行抽取，并用优化图片的方式进行风格迁移：保留提供内容的图片的主要风格，并且进行风格匹配，使用格拉姆矩阵去衡量风格之间的相似度。这种方法打开了风格迁移的大门，并且很多工作是基于此的 2.2基于Gan网络的图片到图片之间的风格迁移 Gan网络在图像超分辨率，文本到图像的合成之间，面部属性操作上都取得了很大的进展，其
简单盘点 CVPR2020 的图像合成论文
AI 算法笔记
08-02 2845
点击上方“算法猿的成长“，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”总第 147 篇文章，本文大约3500字，阅读大约需要 10分钟前言本文将简单盘点在 CVPR2020 上的图像合成方...
Yi_Unpaired_Portrait_Drawing_Generation_via_Asymmetric_Cycle_Mapping中提到的strict cycle consistency losss是什么
05-24
在 Yi_Unpaired_Portrait_Drawing_Generation_via_Asymmetric_Cycle_Mapping 这篇论文中，作者设计了一个基于CycleGAN的模型用于生成肖像画。模型的目标是将输入的照片转换成肖像画，并且保持图像的一致性。其中，...
portrait-demo:人像分割演示
05-07
人像分割演示 此原始演示是为 hackathon构建的。 跑步 使用docker-compose触发后端+前端+代理： docker-compose up --build 参考
CVPR2020开源论文（部分带阅读笔记）
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超100篇！CVPR 2020最全GAN论文梳理汇总！
idol24的博客
06-18 7121
点击上方“机器学习与生成对抗网络”，关注"星标"获取有趣、好玩的前沿干货！戳我，查看GAN的系列专辑~！下述论文已分类打包好！共116篇，事实上仍有一些GAN论文未被包...
300+篇CVPR 2020代码开源的论文（转载）
Mihu_Tutu的博客
06-17 4064
本文转自https://github.com/amusi/CVPR2020-Code，详细信息请跳转至该网址，有更多惊喜。 前言 之前Amusi整理了1467篇CVPR 2020所有论文PDF下载资源，以及270篇CVPR 2020代码开源论文项目，详见：270篇CVPR 2020代码开源的论文，https://github.com/amusi/daily-paper-computer-vision CVPR 2020代码开源项目一放出，得到不少CVers的关注，重点是：开源和根据方向分类。目前star数已
判别两棵树是否相等 设计算法_cipherGAN:利用GAN破译密码算法
weixin_39792475的博客
10-22 177
此篇文章原创于我的cdsn博客：cipherGAN:利用GAN破译密码算法2016年google推出一篇文章，利用生成对抗网络保护通信(Learning to Protect Communications with Adversarial Neural Cryptography)，设计了基于生成对抗网络GAN的私钥加密算法和公钥加密算法，2018年，Aidan N. Gomez往ICLR会议投稿U...
latex中文参考文献变英文引用
SWLF的博客
09-15 1万+
在进行论文写作的时候，中文的论文文献要引用成为英文的形式，先来看一下我们在latex中的引用文献的一般步骤：准备一个bib文件，然后在百度学术，中国知网，谷歌学术等学术机构里面bitex引用 但是在引用的时候，要变成英文的引用方式的话，直接修改bib文件，首先在学术网站里面找到这篇文章，阅读里面的英文题目、作者英文名、期刊名字，比如： 将其中对应的信息复制粘贴，替代掉bib文件中的引用，比如： @article{王征2017基于卷积神经网络和, title={基于卷积神经网络和SVM的中国画情感分类}
计算机论文投稿的期刊
SWLF的博客
09-09 231
转载自https://blog.youkuaiyun.com/zuochao_2013/article/details/83540579
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
最新发布
11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
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