acgan

最新推荐文章于 2024-04-26 09:49:54 发布
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分类专栏： 笔记
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_38038430/article/details/114988649
本文探讨了AC-GAN在条件图像合成中的应用，详细介绍了其损失函数与网络结构，并通过实验证明了该方法能有效提升生成图像的质量与多样性。

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

论文笔记

acgan(Conditional Image Synthesis with Auxiliary Classifier GANs)

gan损失函数：
discriminator
acgan损失函数：
在这里插入图片描述
D is trained to maximize LS + LC while G is trained to
maximize LC - LS.AC-GAN学习与类标签无关的z表示形式
广义上讲，
发生器G的结构是一系列“反卷积”层，它们将噪声z和c类别转换为图像
判别器D是具有LeakyReLU非线性的深度卷积神经网络

证明提升了生成图像的鉴别能力和图像的多样性
To measure discriminability, we feed synthesized images
to a pre-trained Inception network (Szegedy et al., 2015)
and report the fraction of the samples for which the Inception network assigned the correct label2
MS-SSIM是已充分表征的感知相似性度量标准的多尺度变体，它试图将对人类感知不重要的图像方面去除掉
在这里插入图片描述

辅助分类器生成对抗网络（ Auxiliary Classifier Generative Adversarial Network，ACGAN）（附pytorch代码）
2201_76139143的博客
07-24 1797
ACGAN相对于CGAN使的判别器不仅可以判别真假，也可以判别类别 。通过对生成数据类别的判断，判别器可以更好地传递loss函数使得生成器能够更加准确地找到label对应的噪声分布。
【paper and code】AC-GAN
简简单单
03-31 646
论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/1610.09585.pdf 一、文章主要解决了什么问题？ 在本文中，介绍了用于改进生成式对抗网络（GAN）进行图像合成的新方法。 构建了使用标签调节的GAN的变体，该变体导致显示出整体一致性的128×128分辨率图像样本。 扩展了先前的图像质量评估工作，以提供两种新的分析方法来评估来自类条件图像合成模型的样本的可...
ACGAN
沐阳的博客
09-26 1203
既然这两种思路都可以提高生成数据的质量，于是ACGAN综合了以上两种思路，既使用标签信息进行训练，同时也重建标签信息，结合CGAN和SGAN的优点，从而进一步提升生成样本的质量，并且还能根据指定的标签相应的样本。为两部分，一部分是源数据真假的判断，形状为：（batch_size, 1），一部分是输入数据的分类结果，形状为：（batch_size, class_num）。因此判别器的最后一层有两个并列的全连接层，分别得到这两部分的输出结果，即判别器的输出有两个张量（真假判断张量和分类结果张量）。
AC-GAN
07-30 984
https://www.cnblogs.com/punkcure/p/7873566.html https://blog.youkuaiyun.com/wyx100/article/details/80821709 https://github.com/keras-team/keras/blob/master/examples/mnist_acgan.py#L157 https://github.com...
辅助分类器的条件图像合成AC-GAN（Conditional Image Synthesis with Auxiliary Classifier GANs）
风一样的自由，色彩斑斓的雨季
01-04 1万+
原文链接：Conditional Image Synthesis with Auxiliary Classifier GANs 文章贡献： 1.在D的输出部分添加一个辅助的分类器来提高条件GAN的性能 2.提出 Inception Accuracy 这种新的用于评判图像合成模型的标准 3.引进MS-SSIM用于判断模型生成图片的多样性   本文工作与前人不同之处（图片来自互联网，当前版...
第G9周：ACGAN理论与实战：acgan代码
01-14
在第G9周中，我们深入探讨了ACGAN（Auxiliary Classifier Generative Adversarial Networks）的理论基础与实际应用。ACGAN是一种结合了分类器的生成对抗网络（GAN），它能够同时学习数据的生成以及分类。与传统的GAN...
ACGAN生成带标签图片
最新发布
01-31
ACGAN（Auxiliary Classifier Generative Adversarial Network）是一种用于生成带有类别标签的图像的深度学习模型，该技术将生成对抗网络（GAN）与分类器相结合，使得在图像生成过程中不仅能够产生高质量的图片，还...
ACGAN Pytorch实现
02-08
**ACGAN Pytorch实现** ACGAN，全称为Adversarial Content-Aware Generative Adversarial Networks，是一种在生成对抗网络（GANs）基础上扩展的模型，它不仅学习生成新的样本，还能同时学习到数据的类别信息。GANs...
实用代码 17 CGAN和ACGAN
04-18
实用代码 17 CGAN和ACGAN实用代码 17 CGAN和ACGAN实用代码 17 CGAN和ACGAN实用代码 17 CGAN和ACGAN实用代码 17 CGAN和ACGAN实用代码 17 CGAN和ACGAN实用代码 17 CGAN和ACGAN实用代码 17 CGAN和ACGAN实用代码 17 CGAN...
Keras上用ACGAN实现自己数据的数据扩增（可直接运行）
04-30
在Keras上使用ACGAN生成图片实现数据扩增，可直接运行。输入一个随机数和标签可以调用生成模型输出指定种类的图片。生成模型和判别模型可根据自己的任务调优设计。
cGAN-ac_GAN-for-generate-faces-with-specific-attributes:该存储库是我们在博洛尼亚大学进行的深度学习课程的项目工作
04-10
cGAN-ac_GAN用于生成具有特定属性的面Kong 该存储库是我们在博洛尼亚大学进行的深度学习课程的项目工作。 在这个项目中，我们使用两个不同的模型来训练我们的模型。 GAN ac_GAN 要求 运行此代码所需的只是Colab的gmail帐户和CelebA Data Set的kaggle帐户。 介入 生成对抗网络，简称GAN，是一种用于训练生成模型的深度学习技术。 尽管GAN能够生成合理的图像，但我们对所生成图像的类型没有任何控制。 条件GAN或简称为cGAN，是GAN的一种类型，它涉及通过生成器模型有条件地生成图像。 该网络架构师包含两个名为的模型： Discrimnator和Generator 。 生成器模型负责生成新的合理示例，这些示例在理想情况下与数据集中的真实示例是无法区分的。 鉴别模型负责将给定图像分类为真实图像（从数据集中提取）或伪图像（生成）。 第一个模型
ACGAN-半监督式GAN
北国觅梦
12-01 611
参考文献 https://www.jianshu.com/p/aef29fe51c73 D_real, C_real = Discriminator( real_imgs) # real_img 为输入的真实训练图片 D_real_loss = torch.nn.BCELoss(D_real, Y_real) # Y_real为真实数据的标签，真数据都为-1，假数据都为+1 C_real_loss = torch.nn.CrossEntropyLoss(C_re...
ACGAN损失函数
qq_42935076的博客
05-26 1033
为好区分，分类“真假”下面说成判别，分类类别说成分类。 Ls：可以理解为判别器将“真的”判别为“真的”，“假的”判别为“假的”的能力 Lc：判别器将真、假数据正确分类的能力 生成器被训练为要使Lc-Ls最大化，即G要使Lc最大化，Ls最小化，Ls与Lc中关于真实图像的部分与G无关。Ls部分，G要使得其生成的数据被判别为假的概率最小，即要使得G生成的数据更逼真；Lc部分，G要使得其生成数据被正确分类的概率最大。 判别器被训练为要使得Lc+Ls最大化。即要使得判别器针对真假数据，分类、判别的能力都最..
ACGAN(Auxiliary Classifier GAN)详解与实现（tensorflow2.x实现）
热门推荐
盼小辉丶的博客
10-15 2万+
ACGAN的原理GAN（CGAN）相似。对于CGAN和ACGAN，生成器输入均为潜在矢量及其标签，输出是属于输入类标签的伪造图像。对于CGAN，判别器的输入是图像（包含假的或真实的图像）及其标签， 输出是图像属于真实图像的概率。对于ACGAN，判别器的输入是一幅图像，而输出是该图像属于真实图像的概率以及其类别概率。
ACGAN网络
梦翼-的博客
07-28 1万+
什么是GAN网络？ GAN（Generative Adversarial Networks）的初衷就是生成不存在于真实世界的数据，类似于使得 AI具有创造力或者想象力。应用场景如下： AI作家，AI画家等需要创造力的AI体； 将模糊图变清晰(去雨，去雾，去抖动，去马赛克等)，这需要AI具有所谓的“想象力”，能脑补情节； 进行数据增强，根据已有数据生成更多新数据供以feed，可以减缓模型过拟...
读论文笔记（ACGAN）
qq_40128284的博客
08-15 6800
前言： 这篇论文的全称为：《Conditional Image Synthesis with Auxiliary Classifier GANs》，基于辅助分类器GANs的条件图像合成，在很多时候，它和SGAN一样经常被人们称为半监督学习，因为会用到图片的类别标签；ACGAN同时结合了CGAN和SGAN的做法来提高图片的生成质量，即CGAN通过结合标签信息来提高生成数据的质量，SGAN通过重建标签信息来提高生成数据的质量。在我看来，（1）ACGAN的提出在很大程度上解决了GAN模型崩溃的问题，所谓GAN
生成对抗网络(九)----------ACGAN
励志的小胡子
05-30 7059
一、ACGAN的介绍 使用有标签的数据集应用在生成对抗网络可以有效的增强现有的生成模型。形成了两种优化的思路。 第一种是cGAN中使用了辅助的标签信息来增强原始GAN，对生成器和判别器均使用标签数据来训练。实现了生成模型具备特定条件数据的能力。同时也有研究表明，cGAN的生成图像质量比传统的方式更优，当标签信息更丰富的时候。效果也随之升高。 第二种是SGAN从另一个方向利用辅助标签信息。利用...
探秘Ac-GAN：创意无限的深度学习生成模型
gitblog_00085的博客
04-26 513
探秘Ac-GAN：创意无限的深度学习生成模型 ac-ganA tensorflow implementation of google's AC-GAN ( Auxiliary Classifier GAN ).项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ac/ac-gan 项目简介 在人工智能领域，是一个令人兴奋的开源项目，它基于条件生成对抗网络（Conditiona...
ACGAN 网络结构
12-27
### ACGAN架构详解 #### 条件信息集成 ACGAN（Auxiliary Classifier GAN）扩展了条件生成对抗网络（cGAN），不仅能够基于噪声向量生成样本，还能根据类别标签生成指定类别的数据。在ACGAN中，除了常规的生成器和判别器外，还引入了一个辅助分类器用于预测输入样本的真实类别[^3]。 #### 生成器设计 生成器接收随机噪声\( z \)以及目标类别标签\( y \)，并将两者拼接成一个新的向量作为实际输入。这种做法允许模型理解不同类别之间的差异并据此创建具有特定属性的数据实例。生成过程旨在欺骗判别器相信所产生物品来自真实的分布而非合成版本。 ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Dense, Reshape, Concatenate def build_generator(latent_dim=100, num_classes=10): label_input = Input(shape=(1,), dtype='int32') noise_input = Input(shape=(latent_dim,)) # 将标签嵌入到适当维度的空间内并与噪音混合 label_embedding = Embedding(num_classes, latent_dim)(label_input) flat_label = Flatten()(label_embedding) merged_inputs = Multiply()([noise_input, flat_label]) x = Dense(7 * 7 * 256, activation="relu")(merged_inputs) ... ``` #### 判别器与辅助分类器组合 判别器部分负责评估传入样本的真实性；与此同时，附加的一个小型全连接层充当辅助分类器的角色，试图推断出每张图像是哪个具体类别成员。此设置促使生成器不仅要制造逼真的伪造品还要确保这些产物符合预期的语义特征。 ```python def build_discriminator(img_shape, num_classes=10): img_input = Input(shape=img_shape) model = Sequential([ Conv2D(64, kernel_size=3, strides=2, input_shape=img_shape), LeakyReLU(alpha=0.2), Dropout(0.25), ... ]) features = model(img_input) validity = Dense(1, activation='sigmoid')(features) aux_output = Dense(num_classes, activation='softmax')(features) return Model(inputs=[img_input], outputs=[validity, aux_output]) ```
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