【论文译文】Few-Shot Unsupervised Image-to-Image Translation（FUNIT）

最新推荐文章于 2025-11-02 14:50:06 发布
转载 最新推荐文章于 2025-11-02 14:50:06 发布 · 2.1k 阅读 · 14

本文提供FUNIT项目的源码下载链接及详细介绍，FUNIT是一种用于无监督图像到图像翻译的方法，通过学习未配对的数据集之间的映射，实现不同领域间图像风格的转换。适合对图像处理和深度学习感兴趣的读者。
woshiwwwppp
关注
Few-Shot Unsupervised Image-to-Image Translation——ICCV2019论文解读
qq_42079689的博客
11-26 643
  无监督的图像到图像翻译指的就是非配对的图像到图像的翻译。尽管它取得了一些成就，但是现在的方法需要在训练的时候用源域和目标域的图像一同训练，在这篇文章中，作者提出了一种基于小样本的无监督图像到图像翻译模型，并且关键的是，在模型的训练中，没有添加目标域的图像进行训练。   作者的框架基于GAN，称之为FUNIT模型。并且证明了小样本学习能力，另外，作者还将提出的模型用于小样本分类任务。通过在我们的...
《Few-Shot Unsupervised Image-to-Image Translation》FUNIT 阅读笔记
weixin_44846680的博客
07-09 326
《Few-Shot Unsupervised Image-to-Image Translation》 FUNIT 阅读笔记
[FUNIT] Few-Shot Unsupervised Image-to-Image Translation
sinat_30618203的博客
03-07 614
1、目的 无监督图像转换：source类 -> target类； 其中target类的样本很少，只在test时用到； 训练source类 -> 多个another类，其中another类的样本也较少；==> 通用的外观提取模型 2、原理/基础 1）人看到新物体（target class），可以基于以往的知识（trained model），脑补出新物体的不同姿势（generated picture） ...
掌握这3种Few-Shot模式，让你的Dify应用智能提升200%
最新发布
SimProceed的博客
11-02 888
掌握Few-Shot技巧，快速提升Dify应用智能水平。本文结合Dify提示词工程few-shot示例，解析三种高效模式，适用于对话系统、内容生成等场景，显著增强模型理解与响应准确率。方法实用，效果立现，值得收藏。
读文章：Few-Shot Unsupervised Image-to-Image Translation
taurusong的博客
03-02 269
Humans are remarkably good at generalization.人类擅长演绎。This problem is inherently ill-posed as it attempts to recover the joint distribution using samples from marginal distributions非配对图像到图像的翻译是从边缘分布的例子推测联合分布，因此是ill-posed.
(FUNIT)Few-Shot Unsupervised Image-to-Image Translation
HHzdh的博客
12-23 2405
如绝大多数机器学习领域一样，人工智能“造假”的成本可不低。一个成熟的模型是由大量训练数据“喂”出来的。训练样本不够，模型吐出来的只能被称为“半成品”。 英伟达的研究科学家刘洺堉等人，发明了一个称为 FUNIT （Few-shot Unsupervised Image-to-image Translation）的小样本非监督图像转换模型，只需少量样本（几张照片），就能将一张新图片中的一些姿势、五官分布等特征转换到这些样本图上。 赋予AI 可以媲美人类的“脑补”能力：“看几...
Unsupervised-Attention-guided-Image-to-Image-Translation-master.zip
12-15
Current unsupervised image-to-image translation techniques struggle to focus their attention on individual objects without altering the background or the way multiple objects interact within a scene....
Spectral Adversarial MixUp for Few-Shot Unsupervised Domain Adaptation论文速读
qq_45745941的博客
04-16 1124
域偏移是临床应用中的常见问题，其中训练图像（源域）和测试图像（目标域）处于不同的分布下。已经提出了无监督域适应 （UDA） 技术，以使在源域中训练的模型适应目标域。但是，这些方法需要来自目标域的大量图像进行模型训练。本文提出了一种新的少样本无监督域适应（FSUDA）方法，其中只有有限数量的未标记目标域样本可用于训练。首先引入频谱灵敏度图来表征频域中模型的泛化弱点。
论文速看 Few-shot Image Generation via Cross-domain Correspondence
weixin_45372906的博客
12-30 1211
Paper Glue: Few-shot Image Generation via Cross-domain Correspondence
Few-shot Unsupervised Image-to-image Translation论文解读
11-29 2586
在人工智能“造假”领域有着三大“邪术”： “AI 换脸术”Deepfake 、“无中生有术”StyleGAN，和“造假神术”CycleGAN 与 StarGAN 。其中，“造假神术”大小通吃：大，可以让你把风景照随意变成大师的油画；小，可以让你按心情给自拍换个造型，染个头发，改个表情。这便是“图像风格迁移”。 但是，如绝大多数机器学习领域一样，人工智能“造假”的成本可不低。一个成熟的模型是由大量...
Semi Supervised Learning for Few Shot Image to Image Translation
07-18
In the last few years, unpaired image-to-image translation has witnessed remarkable progress. Although the latest methods are able to generate realistic images, they crucially rely on a large number of labeled images. Recently, some methods have tackled the challenging setting of few-shot image-to-image translation, reducing the labeled data requirements for the target domain during inference. In this work, we go one step further and reduce the amount of required labeled data also from the source domain during training. To do so, we propose applying semi-supervised learning via a noise-tolerant pseudo-labeling procedure. We also apply a cycle consistency constraint to further exploit the information from unlabeled images, either from the same dataset or external.
[论文速读] : ICCV 2019 少量学习无监督的图像翻译 Few-Shot Unsupervised Image-to-Image Translation
u014546828的博客
11-25 998
Few-Shot Unsupervised Image-to-Image Translation [paper] [github] Fig. 1 Training. The training set consists of images of various object classes (source classes). We train a model to translate images between these source object classes. Deployment.
论文阅读——Semi-supervised Learning for Few-shot Image-to-Image Translation
probie的博客
02-21 453
摘要： 训练网络结构： 论文地址： Semi-supervised Learning for Few-shot Image-to-Image Translation GitHub地址： Semi-supervised Learning for Few-shot Image-to-Image Translation
Semi-supervised Learning for Few-shot Image-to-Image Translation，CVPR2020
qq_42079689的博客
04-03 1510
  由于博主主要研究成对的图像到图像翻译，这篇博客主要是记录一下对这篇论文所提到的不配对图像翻译+few-shot+半监督场景的理解。   整理如下: 【1】图像到图像翻译场景下的“标记图像”和分类场景下一样理解，即图像的类别，比如猫到狗的翻译，有猫、狗标签的就是标记图像。 【2】论文提到的成对图像到图像翻译参考文献：8、15、1、18、25 【3】few-shot在此并不是小样本的意思，而是测试...
四大指标超现有模型！少样本的无监督图像翻译效果逆天| 技术头条
AI科技大本营
05-13 3690
作者 | Ming-yu Liu, Xun Huang, Arun Mallya, Tero Karras, Timo Aila, Jaakko Lehtinen译者 |...
Few-shot Unsupervised Domain Adaptation with Image-to-Class Sparse Similarity Encoding
weixin_44575717的博客
02-26 295
论文笔记丨Inductive Unsupervised Domain Adaptation for Few-Shot Classification via Clustering
u011150266的博客
06-22 508
作 者：凯 单 位：燕山大学 Inductive Unsupervised Domain Adaptation for Few-Shot Classification via ClusteringAbstractIntroductionMethodologyDaFeC FrameworkClustering Promotion MechanismOverall WorkflowExperiments Abstract 小样本学习致力于不同域之间的学习，由于域和域之间交叉的标签有限，使得传统..
Zero-shot、One-shot、Few-shot 三种学习方法的理解
liguiyuan的博客
09-24 6076
在AI模型学习方法中，Zero-shot、One-shot、Few-shot 学习是处理情形的几种重要方法，主要用于解决训练数据少、导致模型泛化能力差的问题。
ECCV 2018: MUNIT-Tensorflow实现多模式无监督图像翻译
标题中提到的"MUNIT-Tensorflow"指的是多模式无监督图像到图像翻译（Multi-Modal Unsupervised Image-to-Image Translation）的一个简单实现，它基于Tensorflow框架。ECCV 2018指的是这个工作是在2018年欧洲计算机...
评论 4
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值