在 Doptimal aug +D3 synth = 5000 + 3000 = 8000 样本/折的情况下,分类结果从没有合成病变的 78.6% 提高到 85.7%。 使用t-SNE 进行可视化 为了进一步分析结果,我们使用了 t-SNE 可视化方法。用于降维的 t-SNE 算法可将高维数据嵌入二维空间。用于可视化的高维数据是从经过训练的肝脏病变分类 CNN 的最后一...
如图所示，在 StyleGAN-V 生成的视频中，随着自车前进，斑马线原本正常的后退，随后却突然改为向前运动。本工作发现，动作特征（motion embedding）的不连续性导致了此抖动现象。先前工作采用线性插值来计算动作特征，然而线性插值会导致一阶不连续性，如下图所示（左边为插值示意图，右图为 T-SNE 特征可视化）：本工...
本工作发现,动作特征(motion embedding)的不连续性导致了此抖动现象。 先前工作采用线性插值来计算动作特征,然而线性插值会导致一阶不连续性,如下图所示(左边为插值示意图,右图为 T-SNE 特征可视化): 本工作提出了 B 样条控制的动作特征(B-Spline based motion embedding)。通过 B 样条进行插值,能够获得关于时间更...
可视化分析：使用t-SNE可视化特征空间，确认数据增强后的样本是否有效覆盖潜在分布 示例问题：若现有数据增...
特征空间可视化利用t-SNE和PCA等降维技术，我们可以将高维特征空间映射到低维空间进行可视化。这种方式有助于我们深入理解GAN在特征空间中的分布和结构。训练过程动态观察损失曲线分析：通过观察损失曲线的变化，可以判断训练的稳定性。样本质量随时间演变：直观展示生成器在训练过程中的学习进展。量化性能评估：虽然可视化...
另一种可视化自编码器所学内容的方法是将一些测试图像仅传递给编码器。这将产生它们的潜在表示,本例(3, 3, 64) 。然后使用降维算法(例如 t-SNE)将它们映射到二维并绘制散点图,通过它们的标签(猫、狗或树)为点着色,如下图所示: 可以清楚地看到,树与其他图像分离良好而猫和狗则有点混杂。注意底部的大蓝色...
Swin Transformer等)、生成式模型(变分自编码器VAE、生成式对抗网络GAN、扩散模型Diffusion Model等)、目标检测算法(R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SDD等)、图神经网络(GCN、GAT、GIN等)、强化学习(Q-Learning、DQN等)、深度...
t-SNE和PCA:用于降维的技术,可以揭示高维特征空间的结构。 3. 训练过程动态 损失曲线:观察训练稳定性。 样本质量随时间变化:揭示生成器的学习过程。 量化评估 虽然可视化直观,但量化评估提供了更准确的性能度量。常用的量化方法包括: 1. Inception Score (IS) ...
图12:风格嵌入系统的 T-SNE 可视化。其中灰点表示图像、红点表示手绘的人脸漫画、绿点表示生成的结果。一种不同点所对应的示例图像以对应的色彩框标注出来。 图16:对比基于深度学习的人脸漫画方法,从左到右分别为两种一般的图像风格迁移方法、两种基于面部特性的风格迁移方法、两种单模型图像转换网络和多模态图像转换...
t-SNE和PCA:用于降维的技术,可以揭示高维特征空间的结构。 3. 训练过程动态 损失曲线:观察训练稳定性。 样本质量随时间变化:揭示生成器的学习过程。 量化评估 虽然可视化直观,但量化评估提供了更准确的性能度量。常用的量化方法包括: 1. Inception Score (IS) ...