图像翻译 相关 跨物种

最新推荐文章于 2025-02-18 16:54:43 发布
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cyclegan多对多（x,y,x）无法跨物种，一个结果
DRIT切开为两部分（贡献与独立 ,x,z,y） 无法，生成结果多样
MUNIT多对多（x,y,x）无法，多样
ganimorph扩张判别模型跨物种
Contrastgan 生成模型与同类相似 可以跨物种
   
   
   
   
   

         

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No014:如果DeepSeek遇见外星文明——跨物种智能交流的挑战
weixin_43135215的博客
09-24 351
摘要： 探讨AI（如DeepSeek）在外星文明交流中的潜在角色，分析跨物种沟通的挑战（语言障碍、认知差异等）及AI的独特优势（中性身份、多模态学习等）。提出以数学为基础构建交流框架，并讨论可能的哲学重构与风险（技术碾压、文化冲击）。AI或能帮助人类突破行星思维，但需平衡探索与安全，推动文明在宇宙尺度上的进化。这一议题不仅关乎星际接触，更是对人类自身认知的深度反思。
【七 多模态自然语言处理】【 7.2 多模态自然语言处理概述：图像描述生成、视频问答】
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03-12 245
你肯定遇到过这样的场景：刷短视频时自动弹出的神配文，网购时"以图搜物"的精准推荐，甚至电影里AI管家通过监控画面理解犯罪意图的黑科技。这些酷炫功能的背后，都藏着一个正在颠覆AI世界的秘密武器——多模态表示学习。今天咱们就掀开这个技术的神秘面纱，看看机器是怎么做到"眼观六路，耳听八方"的。
图像翻译——pix2pix模型
weixin_33813128的博客
06-16 2116
1.介绍 图像处理、计算机图形学和计算机视觉中的许多问题都可以被视为将输入图像“翻译”成相应的输出图像。 “翻译”常用于语言之间的翻译，比如中文和英文的之间的翻译。但图像翻译的意思是图像与图像之间以不同形式的转换。比如：一个图像场景可以以RGB图像、梯度场、边缘映射、语义标签映射等形式呈现，其效果如下图。 传统图像转换过程中都是针对具体问题采用特定算法去解决；而这些过程的本质都是根据像素点（输入...
GAN眼中的图像翻译（附神奇歌单）
Paper weekly
10-09 4057
这是一篇总结文，总结我看过的几篇用GAN做图像翻译的文章的“套路”。 首先，什么是图像翻译？ 为了说清楚这个问题，下面我给出一个不严谨的形式化定义。我们先来看两个概念。第一个概念是图像内容(content)  ，它是图像的固有内容，是区分不同图像的依据。第二个概念是图像域(domain)，域内的图像可以认为是图像内容被赋予了某些相同的属性。举个例子，我们看到一张猫的图片，图像内容就是那只特定的
DeepImageTranslator:DeepImageTranslator：用于图像翻译的深度学习实用程序-开源
05-31
DeepImageTranslator：使用深度学习的免费、用户友好的图像翻译工具及其在 CT 图像分析中的应用引文：Ye RZ 等人。 DeepImageTranslator：一个免费的、用户友好的图形界面，用于使用深度学习及其在 3D CT 图像分析中的应用进行图像翻译。 生物2021 年 5 月 18 日。doi：https://doi.org/10.1101/2021.05.15.444315
什么是图像翻译
weixin_42322991的博客
09-26 776
域(Domain)：一系列具有相同风格的图像集合。图像翻译(Image Translation)：从一张图像到另一张图像的变换，也是域迁移。（风格迁移、图像上色、图像分割...）
GAN系列(四) —— StarGAN多领域图像翻译
hxxjxw的博客
08-15 805
引入 之前的模型不管是Pix2Pix还是CycleGAN，它们都是在两个领域上去做转换的 那么当有多个领域的时候，模型就会变得非常低效 比如说在美图秀秀上，可以做很多功能，美化人、人脸上加饰品、改变肤色等等 这么多种任务，如果要训练n多种Pix2pix/CycleGAN才可以去做，所以比较低效 同时，多个模型中学到的信息不能共享，效果有限 有没有办法可以只通过一个模型就能学到多种变换呢？ StarGAN多领域图像翻译 解决的仍然是成对图像问题 在生成器G的输入需要添加目标...
AI狗语翻译器：揭秘跨物种沟通新科技，助力人宠心灵相通
百态老人的博客
08-15 2013
综上所述，跨物种交流的模型研究涵盖了从种间互作网络、高阶相互作用模型、基因表达调控规律的学习与理解，到人工智能赋能的生命科学研究，以及脑结构与功能的耦合模型等多个方面。Traini利用宠物狗的声音数据进行模型训练的方法主要有两种：一种是完全用狗狗的声音数据从头训练模型，另一种是在人类语音预训练模型的基础上，使用狗狗声音数据进行微调。PELLM未来的发展方向可能包括模型规模与效能的提升、多模态处理能力的增强、智能程度的提高、对社会影响的考量，以及在宠物医疗与教育领域的创新应用。
对比机器学习揭示了跨物种共享与特异性的脑功能结构|文献速递-医学影像人工智能进展
weixin_38594676的博客
02-18 842
Title题目Contrastive machine learning reveals species -shared and -specific brainfunctional architecture对比机器学习揭示了跨物种共享与特异性的脑功能结构01文献速递介绍猕猴作为人类的动物模型，广泛用于研究大脑和行为的关键方面（Goulas等，2014a）。这可能归因于这两个物种至少在某种程度上共享共同的大脑结构（Orban等，2004；Rilling等，2008），例如功能连接组（Margulies等，200
跨领域知识迁移：提示词工程的普适性研究
AI天才研究院
12-22 1019
跨领域知识迁移：提示词工程的普适性研究 关键词：跨领域知识迁移、提示词工程、普适性研究、人工智能 摘要：本文深入探讨了跨领域知识迁移中的提示词工程，分析了其普适性研究的必要性和重要性。通过详细的理论基础和实际案例分析，本文揭示了提示
pixel-styler:图像到图像翻译的简洁实现
05-12
重构CycleGAN / pix2pix 这是用于图像到图像翻译的的简洁重构版本。 更具可读性和可重用性。 使用具有定制功能闭包的抽象估计器。 在训练过程中使用TensorBoard可视化scalar和image 。 先决条件 Python 3.6+ PyTorch> = 0.3且torchvision > = 0.2 > = 0.3.1 入门 CycleGAN训练/测试 下载CycleGAN数据集（例如地图）： bash ./datasets/download_cyclegan_dataset.sh maps 训练模型： python train.py --dataroot ./datasets/maps --name maps_cyclegan --model cycle_gan --no_dropout 要查看训练结果和损失，请运行tensorboard --l
使用迁移学习做动物脸部识别
09-16
使用迁移学习做动物脸部识别：人工智能通过农场的摄像装置获得牛脸以及身体状况的照片，进而通过深度学习对牛的情绪和健康状况进行分析，然后帮助农场主判断出那些牛生病了，生了什么病，那些牛没有吃饱，甚至那些牛到了发情期。除了摄像装置对牛进行“牛脸”识别，还可以配合上可穿戴的智能设备，这会让农场主更好的管理农场。这些数据上传到云服务器上，用自己开发的算法通过机器学习让这些海量的原始数据变成直观的图表和信息发送到客户那里。这些信息包括奶牛的健康分析、发情期探测和预测、喂养状况、位置服务等。
【亲测免费】 探索创新图像处理：ImgTranslator —— 实时图片翻译的神器
gitblog_00097的博客
04-22 790
探索创新图像处理：ImgTranslator —— 实时图片翻译的神器 在数字化时代，我们每天都要处理大量的信息，其中图像占据了很大的比例。如何有效地提取图像中的文字并进行翻译呢？这就是ImgTranslator项目要解决的问题。这是一个基于深度学习的开源工具，能够实时地将图像中的文字识别并翻译成多国语言。 技术解析 ImgTranslator采用了当今最前沿的计算机视觉和自然语言处理技术。主要包...
连接图像和自然语言（翻译）二
My Honor！ My World！
01-03 715
深度学习的背景本章提供机器学习和神经网络的必要技术背景。我们推荐Goodfellow等人的“深度学习”一书。 [3]。2.1监督学习 许多实际问题可以表述为需要计算机执行映射f：X→Y，其中X是输入空间，Y是输出空间。例如，在视觉识别中，X可以是图像的空间，Y可以是表示猫出现在图像某处的概率的区间[0,1]。不幸的是，在许多情况下，通过常规手段手动指定函数f是困难的（例如，不清楚如何写下识别猫的程
二元函数图像生成器_非成对图像翻译2：用分割标签保持形状信息(魔改cyclagan)...
weixin_39887221的博客
12-08 324
Translating and segmenting multimodal medical volumes with cycle- and shape-consistency generative adversarial network.(cvpr2018)背景：cyclagan中的循环一致性，是存在问题的；具体来说，就是循环一致性损失在几何变换方面具有内在的模糊性。例如，假设生成器 和 是循...
非成对图像翻译(Unpaired Image-to-Image Translation)部分经典论文汇总
xiongxyowo的博客
09-19 1945
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【论文阅读】使用周期一致的对抗网络的非匹配的图片到图片的翻译
qq_32439305的博客
02-12 1121
Unpaired Image-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks 论文地址：https://arxiv.org/abs/1703.10593 发表日期：15/11/2018 项目地址： 高能预警：这篇文章将告诉你如何将苹果变成橘子，马变成斑马。 图 1：给定两个无序图片集，我们的算法学习如何自动地把一幅图...
解读CVPR2020图像翻译最新算法
weixin_40920183的博客
06-30 3492
图像翻译是当前计算机视觉领域的研究热点，相比于自然语言翻译，它将输入图像的表达转化为另一种表达，在图像创作、图像风格化、图像修复、域自适应学习等领域有着广泛应用。但现有技术通常仅能产生合...
多模态机器翻译 | (1) 简介
sdu_hao的博客
06-03 5319
摘录自 机器翻译 基础与模型 东北大学 文章目录1. 背景2. 机器翻译需要更多的上下文3. 图像翻译4. 基于图像增强的文本翻译4.1 基于特征融合的方法4.2 基于联合模型的方法5. 参考文献 1. 背景 基于上下文的翻译是机器翻译的一个重要分支。传统方法中，机器翻译通常被 定义为对一个句子进行翻译的任务。但是，现实中每句话往往不是独立出现的。比 如，人们会使用语音进行表达，或者通过图片来传递信息，这些语音和图片内容都 可以伴随着文字一起出现在翻译场景中。此外，句子往往存在于段落或者篇章之中， 如果要理
cnn transformer时间序列遥感图像
07-24
2. **跨时序依赖建模**：使用 Transformer 的自注意力机制来捕获时间序列数据中的长期依赖性和动态变化模式，如气候变化趋势、季节性变化等。 3. **预测和决策支持**：结合了空间细节和时间演变规律的信息后，可以更...
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