“StyleGAN2 with adaptive discriminator augmentation”(以下简称styleganv2ada) 这篇论文探索了styleganv2算法在小数据集上的应用。直接在小数据集上应用styleganv2容易出现算法过拟合,泛化结果不佳的情况。本论文作者认为,出现这种问题的原因在于,GAN数据增强方法的不合理使用,出现了数据泄露(data leaking)的情况,并据此...
ada全称是adaptive discriminator augmentation。 方法概述: stylegan2-ada 是基于bCR (balanced consistency regularization) 方法上的,bCR方法对应的论文是Improved Consistency Regularization for GANs,发表在2021的AAAI上。 (a)bCR; (b) StyleGAN-ada bCR方法的基本思想是对同一张输入图片,如果做两种不同的图像增强,...
StyleGan2-ADA: Training Generative Adversarial Networks with Limited Data,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
StyleGAN第一个版本提出了通过AdaIN模块来实现生成,这个模块非常好也非常妙。 图片中的latent Code W是一个一维向量。然后Adaptive Instance Norm其实是基于Instance Norm修改的。Instance Norm当中,包含了2个可学习参数,shift和scale。而AdaIN就是让这两个可学习参数是从W向量经过全连接层直接计算出来的。因为shift sca...
图中的B,在AdaIN之前加入,是在每层、每个像素点上加入独立的噪声,效果是可以产生一些本就随机的东西(例如头发的摆放、胡茬、雀斑、毛孔等)。(a)是在所有层中都加入噪声,(b)是无噪声,(c)是在后面的层加入噪声(细粒度),(d)是在前面的层加入噪声(粗粒度)。随机噪声改变了一些局部的特征,并且似乎生成的效果也...
,用来控制生成网络g每一个卷积层后面的adaptive instance normalization(AdaIN)[27, 17, 21, 16]操作。该AdaIN操作被定义为: 每个特征映射xi将会被分别归一化,然后使用来自style y的对应尺寸成分ys,i和yb,i来按比例变化和实现偏差。因此,y的维数是该层上特征图数量的两倍。
StyleGAN第一个版本提出了通过AdaIN模块来实现生成,这个模块非常好也非常妙。 图片中的latent Code W是一个一维向量。然后Adaptive Instance Norm其实是基于Instance Norm修改的。Instance Norm当中,包含了2个可学习参数,shift和scale。而AdaIN就是让这两个可学习参数是从W向量经过全连接层直接计算出来的。因为shift sca...
为实现葡萄早期病害的快速准确识别,针对葡萄病害的相似表型症状识别率低及小病斑检测困难的问题,以葡萄黑腐病和黑麻疹病为研究对象,提出了一种基于自适应鉴别器增强的样式生成对抗网络与改进的YOLO v7相结合的葡萄黑腐病和黑麻疹病的病斑检测方法.通过自适应鉴别器增强的样式生成对抗网络和拉普拉斯滤波器的方差扩充葡萄...
StyleGAN3 库是 StyleGAN2-ADA 官方 PyTorch 实现的更新版，具有以下几个新特性：Alias-free 生成器架构和训练配置（stylegan3-t 和 stylegan3-r）；提供交互式可视化（visualizer.py）、频谱分析（avg_spectra.py）和视频生成（gen_video.py）的工具；同变性度量（eqt50k_int、 eqt50k_frac 和 eqr50k）；其他...
x=self.ada_mod((x,w)) 10 ifself.upisnotNone: 11 x=self.up(x) 12 x=self.conv(x) 13 x=self.ada_norm(x) 14 x=keras.layers.LeakyReLU()(x) 15 x=self.add_noise((x,noise)) 16 returnx 17 18 defbuild(self,input_shape): ...