创新点:门控卷积 gated conv:用可学习的卷积核来产生动态的软性mask。 2. 研究背景 作者Yu Jiahui的前作deepfillv1主要处理缺失区域为矩形的情形,而本文deepfillv2将对付任意形状(free-form)空洞问题。关于deepfillv1的解读可参考我之前的文章: Cat food:DeepFill v1解读:Generative Image Inpainting with Contextual...
经pad=same后的input:<pad><pad>ABCD 经过conv1后预测输出为:x1x2x3x4<pad><pad> #此时,可以知道,当kernel看到<pad><pad>信息时,输出x1=A满足条件 再预处理pad:x1x2x3x4<pad><pad> 经conv2中pad=same后:<pad><pad>x1x2x3x4<pad><pad> 此时,当k开始卷积,kernel视野看到信息<pad><pad>x1,此...
GatedConv之一 Dataset img处理 View Code View Code 生成不规则的mask View Code 生成方形的mask View Code __EOF__ 本文作者:ECHOES 本文链接:https://www.cnblogs.com/Overture/p/14594155.html 关于博主:评论和私信会在第一时间回复。或者直接私信我。 版权声明:本博客所有文章除特别声明外,均采用BY-NC-...
门控机制保留了非线性能力,可以控制有多少信息传给下一层。 ST-Conv的输入和输出都是3D的张量 【2020顶会IJCAI】利用图卷积网络进行长短期流量预测 cosAtt,并将cosAtt和图卷积网络(GCN)集成到一个空间门控块中。通过空间门控块和门控线性单元卷积(GLU), LSGCN可以有效地捕捉复杂的时空特征,获得稳定的预测结果...
returnself.conv(self.add_zero_pad(x,self.pad,3)) classGated_Unit(nutszebra_chainer.Model): def__init__(self,in_channel,out_channel,timestep=2,activation=DoNothing()): super(Gated_Unit,self).__init__() modules=[] modules+=[('conv',Conv_For_GLU(in_channel,out_channel,timestep))]...
defgate_cnn_model(sentence,aspect,kernel_num,kernel_size,class_num):sentence_rep=[tf.nn.tanh(tf.keras.layers.Conv1D(kernel_num,i)(sentence))foriinkernel_size]###[batch_size,seq_len-kernel_size(i),kernel_num]*len(kernel_size)aspect_rep=tf.keras.layers.Dense(kernel_num)(aspect)###[ba...
而本文提出的gated conv 容易实现,并且输入的mask 可以是任意形状,并且可以在很多中间层中嵌入。让网络自动得学习每一层得mask内得内容,使之能够区分是否是缺失区域内得还是确实区域外的。通过在不同层中的不同位置,动态的特征选择机制,来增强颜色一致性和修复效果。
Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks 一篇2018年的CVPR论文,就是把别人在网络中使用的tricks整合一下,做几个实验,能提点,没有创新,看这篇论文主要是mmSegmentation的PSPNet中的backbone用了ResNet1c,其实就是改变了stem_conv_layer,...A...
修复网络不会使用感知损失,因为类似的补丁级信息已经在SN-PatchGAN中编码。与PartialConv[4]不同,PartialConv使用了6种不同的损失项和平衡超参数,而用于修复网络的最终目标函数仅由像素的ℓ1重建损失和SN-PatchGAN损失组成,默认损失平衡超参数为1:1。
而regular stream是一系列残差和GCL(Gated Conv Layer)的组合,且其输入有两个,分别是regular stream第一层的输出和原图的梯度。其后,ASPP会以多尺度融合的方式结合二者输出特征图信息,最后输出两个损失函数,其中用二交叉熵预测边界图的损失函数(dualtask loss),用标准交叉熵预测语义分割(segmentation loss)。注意:该...