二、Disentangled Person Image Generation 如同其名称一样,这个模型[2](这里姑且叫做 DPIG )将图像进行 disentangle, 分解成前景、背景和 pose. 模型分为两个阶段——disentangle, 以及 mapping. 第一阶段示意图;引用来源: [2] 在disentangle 阶段,模型依旧使用一个 pose mask 作用于 feature map 上(以减轻 po...
[35] Y. Taigman, A. Polyak, and L. Wolf, “Unsupervised cross-domain image generation,” arXiv preprint arXiv:1611.02200, 2016. [36] neural information processing systems, 2014, pp. 2366–2374.M.-Y. Liu, T. Breuel, and J. Kautz, “Unsupervised image-to-image translation networks,”...
Multi-domain medical image translation generation for lung image classification based on generative adversarial networks 基于生成对抗网络的肺部图像分类的多域医学图像翻译生成 Methods 方法 This paper proposes a medical image multi-domain translation algorithm MI-GAN based on the key migration branch. After ...
我们认为,局部关注是实现计算效率和建模能力之间权衡的好方法。我们采用Swin transformer作为基本构建块,在非重叠窗口中局部计算多头自注意(MSA)。为了支持跨相邻窗口的信息交互,Swin transformer在备选块中使用了移位窗口分区。具体而言,给定层l的输入特征图 ,连续的Swin块操作如下: 其中W-MSA和SW-MSA分别表示规则和移...
XingGAN for Person Image Generation Hao Tang12,Song Bai2,Li Zhang2,Philip H.S. Torr2,Nicu Sebe13. 1University of Trento, Italy,2University of Oxford, UK,3Huawei Research Ireland, Ireland. InECCV 2020. The repository offers the official implementation of our paper in PyTorch. ...
我们整理了少样本图像生成方法的论文和代码，参见：https://github.com/bcmi/Awesome-Few-Shot-Image-Generation。本文重点介绍我们实验室被 ACM MM2020 接收的论文《F2GAN: Fusing-and-Filling GAN for Few-shot Image Generation》，代码将在整理后公布。论文链接：https://arxiv.org/abs/2008.01999 核心思想 下...
我们整理了少样本图像生成方法的论文和代码,参见:https://github.com/bcmi/Awesome-Few-Shot-Image-Generation。 本文重点介绍我们实验室被 ACM MM2020 接收的论文《F2GAN: Fusing-and-Filling GAN for Few-shot Image Generation》,代码将在整理后公布。
python main_train.py --gpu 0 --train_mode generation --input_name Images/Generation/angkorwat.jpg 在英伟达GeForce GTX 1080Ti上训练一个模型大约需要20-25分钟。 不同的学习率和训练阶段数量，会影响实验的结果，研究人员推荐二者的默认值分别是0.1和6。 当然也可以修改学习率： python main_train.py -...
incorporating multi-modality information for better synthetic results. 在这项工作中,提出了一种新颖的3D BMGAN,用于从MR图像合成大脑PET图像。作为弥合合成图像与真实医学图像差距的尝试,引入了双向映射机制,以鼓励生成器在保留不同受试者大脑结构的多样细节的同时,合成感知上逼真的PET图像。构建了3D Dense-UNet生成...
of Deep Generative Models 2: VAE Vs. GAN For Image Generation | Baeldung on Computer Science ...