论文笔记：Precomputed Real-Time Texture Synthesis with Markovian Generative Adversarial Networks

最新推荐文章于 2022-03-06 15:29:57 发布
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本文探讨了反卷积（deconvolution）的概念及其在深度学习中的应用，特别是用于图像重建和特征可视化的方法。文中比较了两种图像合成技术——自编码器与马尔科夫模型，并介绍了如何使用步幅卷积网络替代池化层以提高网络逆向映射的速度。此外，还讨论了训练过程中保持VGG19不变，仅通过优化生成器来提升图像质量的策略。

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

1.什么是deconvolution


反向映射，用来可视化深度特征，也可以用来重建图片。

2.合成图片两种方式：

1）生成全图的模型，效果不错但只对小图work,保真度fidelty低，一般用auto encoder

2）马尔科夫模型，同时生成texture。可以捕获局部patch的统计信息。本文是第二种

3.主要通过strided convolutional network取代pooling来加速inversion of the network

motivation:真实数据往往不是正态分布的，而是一个非线性manifold，用高斯去mapping效果不好，我们学习跟那个manifold的内容相关的patch的mapping。

4.network


loss



训练过程不改变vgg19,只通过优化D,G来最大化G的质量。

文章最后对比了不用vgg做finetune的效果很差。


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