Total Variation loss在图像复原过程中，图像上的一点点噪声可能就会对复原的结果产生非常大的影响，因为很多复原算法都会放大噪声。这时候我们就需要在最优化问题的模型中添加一些正则项来保持图像的光滑性，TV loss是常用的一种正则项（注意是正则项，配合其他loss一起使用，约束噪声）。图片中相邻像素值的差异可以通过降低TV loss来一定程度上解决。比如降噪，对抗checkerboard等等。1. 初始定义~~~~~~Rudin等人(Rudin1990)观察到...

pytorch卷积层与池化层输出的尺寸的计算公式详解要设计卷积神经网络的结构，必须匹配层与层之间的输入与输出的尺寸，这就需要较好的计算输出尺寸先列出公式：卷积后，池化后尺寸计算公式：(图像尺寸-卷积核尺寸 + 2*填充值)/步长+1(图像尺寸-池化窗尺寸 + 2*填充值)/步长+11 2 3即：卷积神将网络的计算公式为：N=(W-F+2P)/S+1其中N：输出大小W：输入大小F：卷积核大小P：填充值的大小S：步长大小1 2 3 4 5 6

2019-03-08 08:36作者丨苏剑林单位丨广州火焰信息科技有限公司研究方向丨NLP，神经网络个人主页丨kexue.fm本文来给大家分享一下笔者最近的一个工作：通过简单地修改原来的 GAN 模型，就可以让判别器变成一个编码器，从而让 GAN 同时具备生成能力和编码能力，并且几乎不会增加训练成本。这个新模型被称为O-GAN（正交 GAN，即 Orthogonal...

卷积的原理卷积尺寸变化输出尺寸=(输入尺寸-filter尺寸+2*padding)/stride+1宽和高都是这么计算的；输入图片大小为200×200，依次经过一层卷积（kernel size 5×5，padding 1，stride 2），pooling（kernel size 3×3，padding 0，stride 1），又一层卷积（kernel size 3×3，padding ...

相比于2018年，在ICLR2019提交论文中，提及不同框架的论文数量发生了极大变化，网友发现，提及tensorflow的论文数量从2018年的228篇略微提升到了266篇，keras从42提升到56，但是pytorch的数量从87篇提升到了252篇。TensorFlow: 228--->266Keras: 42--->56Pytorch: 87--->252在使...

1 参考链接大杂烩https://zhuanlan.zhihu.com/p/33992733绘制图形时候记得安装graphviz插件https://stackoverflow.com/questions/35064304/runtimeerror-make-sure-the-graphviz-executables-are-on-your-systems-path-aft画模型...

刚入pytorch的坑，代码还没看太懂。之前用keras用习惯了，第一次使用pytorch还有些不适应，希望广大老司机多多指教。首先说说，我们如何可视化模型。在keras中就一句话，keras.summary()，或者plot_model()，就可以把模型展现的淋漓尽致。但是pytorch中好像没有这样一个api让我们直观的看到模型的样子。但是有网友提供了一段代码，可以把模型画出来...

train.pyimport argparseimport osfrom math import log10import pandas as pdimport torch.optim as optimimport torch.utils.dataimport torchvision.utils as utilsfrom torch.autograd import Variabl...

paper:https://sites.google.com/site/xipengcshomepage/research/ijcai18code:https://github.com/bluer555/CR-GAN在开始前我先提醒各位进行的小伙伴，本篇文章的训练所需要的数据集相当大（10G有多吧），所以你们需要开足vpn才能去下载这个庞大的数据集，不然就不要训练了。CR-GAN是用...

import torchimport torch.nn as nnimport mathloss = nn.CrossEntropyLoss()input = torch.randn(1, 5, requires_grad=True)target = torch.empty(1, dtype=torch.long).random_(5)output = loss(input, targ...

这里谈谈对于变分自编码器（Variational auto-encoder）即VAE的实现。1. 稀疏编码首先介绍一下“稀疏编码”这一概念。 早期学者在黑白风景照片中可以提取到许多16*16像素的图像碎片。而这些图像碎片几乎都可由64种正交的边组合得到。而且组合出一张碎片所需的边的数目很少，即稀疏的。同时在音频中大多数声音也可由几种基本结构组合得到。这其实就是特征的稀...

用了一段时间Ubuntu，碰到了UBuntu磁盘空间不足的问题, 最初我只给Ubuntu分配了30个G的空间, 昨天试用了一下VirtualBox安装了一个xp虚拟系统,用以解决Ubuntu下的pay online问题, 装完后系统提示磁盘空间不足1G, 于是就想起用Gparted扩展一下磁盘空间, 这个软件是Ubuntu默认就有的, 如果您的系统没有安装可以打开Ubuntu软件中心搜索Gpart...

GANsGANs（生成对抗网络），顾名思义，这个网络第一部分是生成网络，第二部分对抗模型严格来讲是一个判别器；简单来说，就是让两个网络相互竞争，生成网络来生成假的数据，对抗网络通过判别器去判别真伪，最后希望生成器生成的数据能够以假乱真。可以用下图来简单的看一看这两个过程。下面我们就来依次介绍。Discriminator Network首先我们来讲一下对抗过程，因为这个...

人脸识别使用世界上最准确的面对齐网络从Python中检测面部地标，能够检测2D和3D坐标中的点。使用FAN的最先进的基于深度学习的面部对齐方法构建。为了检测面，库使用了dlib库。注意：lua版本也可以使用，查看这里对于数值评估，强烈建议使用在本文中评估的Lua版本，它使用了indentical模型。更多语言支持正在开发中。特征检测2D图片中的面部标志点]im...

github代码:https://github.com/tgeorgy/mgan文章的创新点:1.生成网络输入x,输出包括分割模板mask,和中间图像y,根据mask将输入x与中间图像y结合,得到生成图像.这样得到的生成图像背景与输入x相同,前景为生成部分.2.采用端到端训练,在cyclegan损失函数的基础上,添加了对输出生成图像进行约束.模型结构如下,生成网络首先输出...

github代码为https://github.com/Guim3/IcGAN通常GAN的生成网络输入为一个噪声向量z,文献的创新点是,利用一个encoder网络,对输入图像提取得到一个特征向量z,将特征向量z,以及需要转换的目标attribute向量y串联输入生成网络,得到生成图像,网络结构如下,如上图所示,包括连个encoder网络,分别为Ez,EyEz,Ey,EzEz用于将输入图像编...

下载:git clone https://github.com/yunjey/StarGAN.git1cd StarGAN/1下载celebA训练数据:bash download.sh1训练:python main.py --mode='train' --dataset='CelebA' --c_dim=5 --image_size=128 \ ...

章的思想是,利用网络层的权重共享约束,训练GAN网络.模型包括两个生成网络,两个判别网络,训练数据为不成对的两个域Domain1,Domain2的图片,我们希望的是训练的两个生成网络g1,g2能够在输入向量z相同的情况下,生成的图片高频信息相同,低频信息不同.因此在觉得高频特征的生成网络的前几层,将两个生成网络的权重共享,并且,将两个判别网络f1,f2的最后几层网络权重共享,如上图所示.g...

torch.backends.cudnn.benchmark = True 在程序刚开始加这条语句可以提升一点训练速度，没什么额外开销。我一般都会加2. 有时候可能是因为每次迭代都会引入点临时变量，会导致训练速度越来越慢，基本呈线性增长。开发人员还不清楚原因，但如果周期性的使用torch.cuda.empty_cache()的话就可以解决这个问题。这个命令是清除没用的临时变量的。3. 使...

昨天发了一篇PyTorch在64位Windows下的编译过程的文章，有朋友觉得能不能发个包，这样就不用折腾了。于是，这个包就诞生了。感谢@Jeremy Zhou为conda包的安装做了测试。更新：已经添加了对所有Compute Capability>=2.0的显卡和老版本Windows的支持更新：已经支持最新的0.2版本，重新键入安装命令即可进行安装或升级先别急着激动。